python 的numpy库中的mean()函数用法介绍

这篇文章主要介绍了python 的numpy库中的mean()函数用法介绍，具有很好对参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

1. mean() 函数定义：
   
   2 mean()函数功能：

求取均值

经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例：

axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数

axis = 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵

axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵

举例：>>> import numpy as np
 
>>> num1 = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6]])
>>> now2 = np.mat(num1)
>>> now2
matrix([[1, 2, 3],
  [2, 3, 4],
  [3, 4, 5],
  [4, 5, 6]])
 
 
>>> np.mean(now2) # 对所有元素求均值
3.5
 
 
>>> np.mean(now2,0) # 压缩行，对各列求均值
matrix([[ 2.5, 3.5, 4.5]])
 
 
>>> np.mean(now2,1) # 压缩列，对各行求均值
matrix([[ 2.],
  [ 3.],
  [ 4.],
  [ 5.]])

补充拓展：numpy的np.nanmax和np.max区别（坑）

numpy的np.nanmax和np.array([1,2,3,np.nan]).max()的区别（坑）
原理

在计算dataframe最大值时，最先用到的一定是Series对象的max()方法()，最终结果是4。

s1 = pd.Series([1,2,3,4,np.nan])
s1_max = s1.max()

但是笔者由于数据量巨大，列数较多，于是为了加快计算速度，采用numpy进行最大值的计算，但正如以下代码，最终结果得到的是nan，而非4。发现，采用这种方式计算最大值，nan也会包含进去，并最终结果为nan。

s1 = pd.Series([1,2,3,4,np.nan])
s1_max = s1.values.max()
>>>nan

通过阅读numpy的文档发现，存在np.nanmax的函数，可以将np.nan排除进行最大值的计算，并得到想要的正确结果。

当然不止是max，min 、std、mean 均会存在列中含有np.nan时，s1.values.min /std/mean ()返回nan的情况。

速度区别

速度由快到慢依次:

s1 = pd.Series([1,2,3,4,5,np.nan])
#速度由快至慢
np.nanmax(s1.values) > np.nanmax(s1) > s1.max()

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