Berechnung des Mittelwerts von NumPy-Arrays

Einführung

NumPy ist ein Python-Paket für wissenschaftliche Berechnungen, das ein leistungsstarkes Array-Objekt bereitstellt, welches der grundlegende Baustein für mathematische Operationen ist. Der Mittelwert kann einfach berechnet werden, indem alle Elemente eines Arrays addiert und durch die Gesamtzahl der Array-Elemente geteilt werden. Die Funktion numpy.mean() in der NumPy-Bibliothek wird verwendet, um den arithmetischen Mittelwert entlang der angegebenen Achse eines NumPy-Arrays zu berechnen. Standardmäßig wird der Durchschnitt über das abgeflachte Array berechnet, es sei denn, der Benutzer gibt eine Achse an.

Tipps für die virtuelle Maschine (VM)

Nachdem die virtuelle Maschine gestartet wurde, klicken Sie in der oberen linken Ecke auf die Registerkarte Notebook, um auf Jupyter Notebook für die Übung zuzugreifen.

Manchmal müssen Sie möglicherweise einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook kann die Überprüfung von Operationen nicht automatisiert werden.

Wenn Sie während des Lernens Probleme haben, können Sie sich gerne an Labby wenden. Geben Sie uns nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem umgehend für Sie lösen.

Importieren der NumPy-Bibliothek

Der erste Schritt besteht darin, die NumPy-Bibliothek zu importieren.

import numpy as np

Erstellen eines eindimensionalen Arrays

Erstellen Sie ein eindimensionales Array x mit den Werten [80, 23, 17, 1, 39].

x = np.array([80, 23, 17, 1, 39])

Berechnen des Mittelwerts des Arrays

Verwenden Sie die Funktion numpy.mean(), um den Mittelwert des eindimensionalen Arrays x zu berechnen.

array_mean = np.mean(x)
print("The mean of the input array is: ", array_mean)

Erstellen eines zweidimensionalen Arrays

Erstellen Sie ein zweidimensionales Array p mit den Werten [[14, 19, 12, 34, 43], [16, 8, 28, 8, 20], [25, 5, 55, 1, 2]].

p = np.array([[14, 19, 12, 34, 43], [16, 8, 28, 8, 20], [25, 5, 55, 1, 2]])

Berechnen des Mittelwerts des abgeflachten Arrays

Verwenden Sie die Funktion numpy.mean(), um den Mittelwert des abgeflachten Arrays p zu berechnen.

mean_flattened = np.mean(p)
print("The mean of the array when axis = None : ", mean_flattened)

Berechnen des Mittelwerts entlang der Achse 0

Verwenden Sie die Funktion numpy.mean(), um den Mittelwert des Arrays p entlang der Achse 0 zu berechnen.

mean_axis_0 = np.mean(p, axis = 0)
print("The mean of the array when axis = 0 : ", mean_axis_0)

Berechnen des Mittelwerts entlang der Achse 1

Verwenden Sie die Funktion numpy.mean(), um den Mittelwert des Arrays p entlang der Achse 1 zu berechnen.

mean_axis_1 = np.mean(p, axis = 1)
print("The mean of the array when axis = 1 : ", mean_axis_1)

Out-Parameter

Verwenden Sie die Funktion numpy.mean() mit dem Parameter out, um das Ergebnis in ein alternatives Array zu speichern.

out_arr = np.arange(3)
print("out_arr : ", out_arr)
print("Mean of arr, axis = 1: ", np.mean(p, axis = 1, out = out_arr))

Zusammenfassung

In diesem Tutorial haben wir uns mit der Funktion numpy.mean() aus der NumPy-Bibliothek beschäftigt. Wir haben erklärt, was der Mittelwert ist, die Syntax der Funktion mean() und ihre Parameter. Außerdem haben wir schrittweise Beispiele für die Verwendung dieser Funktion sowohl auf eindimensionalen als auch auf zweidimensionalen Arrays vorgestellt.