mean函数axis参数解释

在 NumPy 中， mean 函数用于计算数组中元素的平均值。其中，axis 参数用于指定在哪个维度上进行均值计算。当 axis=0 时，表示计算每列的均值；当 axis=1 时，表示计算每行的均值；而当 axis=None 时，表示计算整个数组的均值。如果数组的维度超过2，可以使用多个 axis 参数来指定计算的维度。例如，当数组的维度为 (3, 4, 5) 时，可以使用 axis=(1,2) 来计算每个矩阵对应位置的均值，得到一个形状为 (3,) 的数组。

相关问题

python mean函数

引用:mean()函数是一个numpy库中的函数，用于计算给定数组的均值。它的功能是求取均值，可以根据指定的参数axis来决定是对行还是列进行求均值操作。通常，axis参数的取值为0表示对列进行求均值操作，取值为1表示对行进行求均值操作。
在numpy中，mean()函数的使用方式是np.mean(array, axis)，其中array是要进行求均值操作的数组，axis是指定进行求均值操作的轴。例如，np.mean(array, 0)表示对array数组的各列求均值。
因此，当你使用python的mean()函数时，可以根据需要选择对行或列进行均值计算，并将相应的参数传入函数中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python函数综合案例.md](https://download.csdn.net/download/qq_42431718/88241199)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python中mean函数解析](https://blog.csdn.net/qq_40730862/article/details/83045017)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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numpy.mean函数

numpy.mean函数是NumPy库中的一个函数，用于计算数组或矩阵的平均值。它可以用于一维和多维数组，以及沿指定轴计算平均值。

函数的语法如下：

numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>)

参数说明：
- a: 数组或矩阵。
- axis: 需要计算平均值的轴。默认为None，表示计算整个数组的平均值。
- dtype: 指定输出结果的数据类型。
- out: 输出结果存放的位置。
- keepdims: 若为True，则保持输出数组的维度，否则降低输出数组的维度。

函数返回计算得到的平均值。

例如，计算一维数组的平均值：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean = np.mean(arr)
print(mean)  # 输出 3.0

计算二维数组的平均值：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
mean = np.mean(arr, axis=0)  # 沿着第一个轴计算平均值
print(mean)  # 输出 [3. 4.]

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