numpy.mean()

Функция numpy.mean() вычисляет среднее арифметическое элементов массива по всей выборке или вдоль указанной оси. Базовая функция для сглаживания шумных показаний датчиков.

Сигнатура

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

Параметры

• a — входной массив.

• axis — ось усреднения (None — по всем элементам).

• dtype — тип данных промежуточных сумм.

• keepdims — сохранять размерность.

• where — маска включения элементов.

Возвращает

Скаляр (float64) или ndarray со средними по оси.

Пример 1. Среднее одномерного массива

import numpy as np

readings = np.array([22.1, 22.3, 22.0, 22.4, 22.2])
print(np.mean(readings))

22.2

Пример 2. Среднее по столбцам

import numpy as np

data = np.array([[1.0, 2.0, 3.0],
                 [4.0, 5.0, 6.0]])
print(np.mean(data, axis=0))

[2.5 3.5 4.5]

Пример 3. Среднее по строкам

import numpy as np

data = np.array([[1.0, 2.0, 3.0],
                 [4.0, 5.0, 6.0]])
print(np.mean(data, axis=1))

[2. 5.]

Пример 4. Сглаживание показаний датчика

import numpy as np

# 10 показаний акселерометра по оси Z с шумом
az = np.array([9.81, 9.83, 9.80, 9.79, 9.82,
               9.85, 9.81, 9.78, 9.84, 9.82])
print(f"g = {np.mean(az):.3f} м/с²")

g = 9.815 м/с²

Пример 5. Учёт только нужных значений

import numpy as np

data = np.array([10, -1, 20, -1, 30])  # -1 = ошибка датчика
m = np.mean(data, where=(data != -1))
print(m)

20.0

См. также

• numpy.median()

• numpy.nanmean()

• numpy.max()

• numpy.min()

Примечание

Лицензия и источники

Техническое описание функции адаптировано из официальной документации NumPy (https://numpy.org/doc/stable/), BSD-3-Clause License. Примеры и пояснения — © AlashEd Wiki.