numpy.mean

numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, *, where=<no value>) [source]

Вычисление среднего арифметического по указанной оси.

Возвращает среднее значение элементов массива. Среднее вычисляется по уплощенному массиву по умолчанию, в противном случае по указанной оси. float64 используются промежуточные и возвращаемые значения для целочисленных входных данных.

Параметры

aarray_like

Массив, содержащий числа, для которых требуется среднее значение. Если a не является массивом, производится попытка преобразования.

axisNone or int or tuple of ints, optional

Ось или оси, по которым вычисляются средние значения. По умолчанию вычисляется среднее значение уплощенного массива.

Введено в версии 1.7.0.

Если это кортеж целых чисел, вычисляется среднее значение по нескольким осям вместо одной оси или всех осей, как раньше.

dtypedata-type, optional

Тип, используемый при вычислении среднего значения. Для целочисленных входных данных значение по умолчанию — float64; для чисел с плавающей точкой — такой же, как тип входных данных.

outndarray, optional

Альтернативный массив вывода, в котором разместить результат. По умолчанию None; если предоставлен, он должен иметь такую же форму, как ожидаемый результат, но тип будет преобразован при необходимости. См. Определение типа результата для получения более подробной информации.

keepdimsbool, optional

Если установлено в значение True, оси, которые были сжаты, сохраняются в результате как размерности с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться по отношению к входному массиву.

Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передаваться в метод mean подклассов ndarray, но любое отличное от значения по умолчанию значение будет. Если метод подкласса не реализует keepdims , будут подняты исключения.

wherearray_like of bool, optional

Элементы, которые необходимо включить в среднее значение. Подробнее см. reduce.

Введено в версии 1.20.0.

Возвращает

mndarray, see dtype parameter above

Если out=None, возвращает новый массив, содержащий средние значения, в противном случае возвращается ссылка на массив вывода.

См. также

average

Взвешенное среднее

std, var, nanmean, nanstd, nanvar

Примечания

Среднее арифметическое — это сумма элементов вдоль оси, деленная на количество элементов.

Обратите внимание, что для входных данных с плавающей точкой среднее значение вычисляется с той же точностью, что и у входных данных. В зависимости от входных данных это может привести к неточным результатам, особенно для float32 (см. пример ниже). Использование аккумулятора с более высокой точностью с помощью ключевого слова dtype может решить эту проблему.

По умолчанию результаты float16 вычисляются с использованием промежуточных значений float32 для повышения точности.

Примеры

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> np.mean(a)
2.5
>>> np.mean(a, axis=0)
array([2., 3.])
>>> np.mean(a, axis=1)
array([1.5, 3.5])

В одинарной точности mean может быть неточной:

>>> a = np.zeros((2, 512*512), dtype=np.float32)
>>> a[0, :] = 1.0
>>> a[1, :] = 0.1
>>> np.mean(a)
0.54999924

Вычисление среднего значения в формате float64 более точно:

>>> np.mean(a, dtype=np.float64)
0.55000000074505806 # may vary

Указание аргумента where: >>> a = np.array([[5, 9, 13], [14, 10, 12], [11, 15, 19]]) >>> np.mean(a) 12.0 >>> np.mean(a, where=[[True], [False], [False]]) 9.0