numpy.mean函数

numpy.mean函数定义

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

功能：用于计算指定轴的算术平均值

返回值：返回数组元素的平均值。 默认情况下，计算所有元素的的平均值，否则返回指定轴的平均值。 

参数:	a : array类型 如果a不是数组，函数会尝试转换为数组  axis [可选]: None 或 int 或 整数int的元组 axis 不设置值，对整个数组求均值，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 dtype  [可选]: 数据类型 用于计算均值的类型。 对于整数输入，默认值为float64; 对于浮点输入，它与输入dtype相同。   out [可选]: ndarray 用于放置结果的备用输出数组。 默认值为None; 如果提供，它必须具有与预期输出相同的形状，但必要时将转换类型。 有关详细信息，请参见doc.ufuncs。   keepdims [可选]: bool 如果将其设置为True，则缩小的轴将作为尺寸为1的尺寸保留在结果中。 使用此选项，结果将针对输入数组正确广播。
Returns:	m : ndarray, see dtype parameter above If out=None, returns a new array containing the mean values, otherwise a reference to the output array is returned.

例子： 
1. 数组的操作：

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> np.mean(a)
2.5
>>> np.mean(a, axis=0)
array([ 2.,  3.])
>>> np.mean(a, axis=1)
array([ 1.5,  3.5])

2.矩阵的操作

>>> import numpy as np
>>> num1 = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6]])
>>> num1
array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4],
       [3, 4, 5],
       [4, 5, 6]])
>>> num2 = np.mat(num1)
>>> num2
matrix([[1, 2, 3],
        [2, 3, 4],
        [3, 4, 5],
        [4, 5, 6]])
>>> np.mean(num2) # 对所有元素求均值
3.5
>>> np.mean(num2,0) # 压缩行，对各列求均值
matrix([[ 2.5,  3.5,  4.5]])
>>> np.mean(num2,1) # 压缩列，对各行求均值
matrix([[ 2.],
        [ 3.],
        [ 4.],
        [ 5.]])