Вычисление среднего значения массива NumPy

Введение

NumPy - это пакет Python для научных вычислений, который предоставляет высокопроизводительный объект массива, являющийся основным строительным блоком для математических операций. Среднее значение можно легко вычислить, сложив все элементы массива и разделив их на общее количество элементов массива. Функция numpy.mean() в библиотеке NumPy используется для вычисления арифметического среднего по указанной оси массива NumPy. По умолчанию среднее значение вычисляется по сглаженному массиву, если пользователь не укажет ось.

Советы по виртуальной машине

После запуска виртуальной машины нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если у вас возникнут проблемы во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импорт библиотеки NumPy

Первый шаг - это импорт библиотеки NumPy.

import numpy as np

Создание одномерного массива

Создайте одномерный массив x со значениями [80, 23, 17, 1, 39].

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

Вычисление среднего значения массива

Используйте функцию numpy.mean(), чтобы вычислить среднее значение одномерного массива x.

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

Создание двумерного массива

Создайте двумерный массив p со значениями [[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]])

Вычисление среднего значения выровненного массива

Используйте функцию numpy.mean(), чтобы вычислить среднее значение выровненного (flattened) массива p.

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

Вычисление среднего значения вдоль оси 0

Используйте функцию numpy.mean(), чтобы вычислить среднее значение массива p вдоль оси 0.

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

Вычисление среднего значения вдоль оси 1

Используйте функцию numpy.mean(), чтобы вычислить среднее значение массива p вдоль оси 1.

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

Параметр out

Используйте функцию numpy.mean() с параметром out, чтобы поместить результат в альтернативный массив.

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

Резюме

В этом уроке мы рассмотрели функцию numpy.mean() из библиотеки NumPy. Мы объяснили, что такое среднее значение, синтаксис функции mean() и ее параметры. Мы также предоставили пошаговые примеры использования этой функции как для одномерных, так и для двумерных массивов.