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python np.mean

时间: 2023-10-20 19:30:33 浏览: 124

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np.mean() 搬运 :https://blog.csdn.net/lilong117194/article/details/78397329?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> a array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.mean(a) 2.5 >>> np.mean(a, axis=0) # axis=0，计算每一列的均

引用: 在Python中，使用np.mean()函数来计算数组的平均值。该函数可以接受多个参数，包括输入的数组a、计算的轴axis、数据类型dtype等。默认情况下，np.mean()函数会计算整个数组的平均值，并返回一个标量值。引用: 如果想改变计算的数据类型，可以使用参数dtype。例如，通过设置dtype=np.float32，可以将计算结果的数据类型设置为32位浮点数。引用: 当输入一个二行二列的矩阵时，可以使用np.mean()函数计算该矩阵的平均值。默认情况下，np.mean()函数会计算整个矩阵的平均值，并返回一个标量值。综上所述，np.mean()函数是用于计算数组或矩阵的平均值的Python函数，可以根据需要设置参数来改变计算的方式和结果的数据类型。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [np.mean参数和用法](https://blog.csdn.net/m0_51581537/article/details/129392019)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [【Numpy】numpy.mean() 的用法](https://blog.csdn.net/m0_51816252/article/details/126200259)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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