Elemanların toplamı, eleman sayısına bölünen bir eksenle birlikte olarak bilinir. aritmetik ortalama . Numpy.mean() işlevi, belirtilen eksen boyunca aritmetik ortalamayı hesaplamak için kullanılır.

Bu fonksiyon dizi elemanlarının ortalamasını döndürür. Varsayılan olarak düzleştirilmiş dizide ortalama alınır. Aksi takdirde, belirtilen eksende, float 64 ara değerdir ve dönüş değerleri tamsayı girişleri için kullanılır

Sözdizimi

 numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=) 

Parametreler

Bunlar numpy.mean() işlevindeki aşağıdaki parametrelerdir:

tip değişkenleri java

a: dizi_benzeri

Bu parametre, ortalaması istenen öğeleri içeren kaynak diziyi tanımlar. 'a'nın bir dizi olmadığı bir durumda bir dönüşüm denenir.

eksen: Yok, int veya ints tuple'ı (isteğe bağlı)

Bu parametre ortalamaların hesaplandığı ekseni tanımlar. Varsayılan olarak ortalama, düzleştirilmiş dizinin hesaplanır. 1.7.0 sürümünde, eğer bu bir int kümesi ise, ortalama, daha önce olduğu gibi tek bir eksen veya tüm eksenler yerine birden fazla eksen üzerinde gerçekleştirilir.

dtype: veri türü (isteğe bağlı)

Bu parametre ortalamanın hesaplanmasında kullanılan veri tipini tanımlamak için kullanılır. Tam sayı girişleri için varsayılan değer float64'tür ve kayan nokta girişleri için giriş dtype ile aynıdır.

çıkış: ndarray (isteğe bağlı)

Bu parametre, sonucun yerleştirileceği alternatif bir çıktı dizisini tanımlar. Ortaya çıkan dizinin şekli, beklenen çıktının şekliyle aynı olmalıdır. Çıkış değerlerinin türü gerektiğinde yayınlanacaktır.

keepdims: bool(isteğe bağlı)

Değer doğru olduğunda, küçültülmüş eksen çıktıda/sonuçta bir boyutlu boyutlar olarak bırakılır. Ayrıca sonuç, giriş dizisine doğru şekilde yayınlanır. Varsayılan değer ayarlandığında, keepdims, ndarray'in alt sınıflarının ortalama yöntemi üzerinden geçmez, ancak varsayılan olmayan herhangi bir değer mutlaka geçecektir. Alt sınıf yönteminin keepdims'i uygulamaması durumunda, kesinlikle bir istisna ortaya çıkacaktır.

Geri dönmek

'Out' parametresini şu şekilde ayarlarsak: Hiçbiri , bu işlev ortalama değerleri içeren yeni bir dizi döndürür. Aksi halde, referansı çıktı dizisine döndürecektir.

Örnek 1:

 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b=np.mean(a) b x = np.array([[5, 6], [7, 34]]) y=np.mean(x) y 

Çıktı:

 2.5 13.0 

Yukarıdaki kodda

• Numpy'yi np takma adıyla içe aktardık.
• Np.array() fonksiyonunu kullanarak 'a' ve 'x' olmak üzere iki dizi oluşturduk.
• 'b' ve 'y' değişkenlerini bildirdik ve np.zeros() fonksiyonunun dönüş değerini atadık.
• Fonksiyonda 'a' ve 'x' dizilerini geçtik.
• Son olarak 'b' ve 'y' değerini yazdırmaya çalıştık.

Örnek 2:

 import numpy as np a = np.array([[2, 4], [3, 5]]) b=np.mean(a,axis=0) c=np.mean(a,axis=1) b c 

Çıktı:

 array([2.5, 4.5]) array([3., 4.]) 

Örnek 3:

Tek kesinlikte ortalama hatalı olabilir:

 import numpy as np a = np.zeros((2, 512*512), dtype=np.float32) a[0, :] = 23.0 a[1, :] = 32.0 c=np.mean(a) c 

Çıktı:

 27.5 

Yukarıdaki kodda

• Numpy'yi np takma adıyla içe aktardık.
• Dtype float32 ile np.zeros() fonksiyonunu kullanarak bir 'a' dizisi oluşturduk.
• 1. satırdaki tüm elemanların değerini 23.0 ve 2. satırdaki 32.0 olarak ayarladık.
• 'a' dizisini fonksiyona aktardık ve np.mean() fonksiyonunun dönüş değerini atadık.
• Son olarak 'c' değerini yazdırmaya çalıştık.

Çıktıda 'a' dizisinin ortalamasını gösterir.

Örnek 4:

Float64'teki ortalamanın hesaplanması daha doğrudur:

 import numpy as np a[0, :] = 2.0 a[1, :] = 0.2 c=np.mean(a) c d=np.mean(a, dtype=np.float64) d 

Çıktı:

 1.0999985 1.1000000014901161