¿Qué es el método numpy.mean()?

El método numpy.mean() se encarga de calcular la media aritmética (promedio) de los elementos en una matriz o a lo largo de un eje específico de una matriz multidimensional.

Sintaxis numpy.mean()

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

Parámetros numpy.mean()

  1. a: la matriz de entrada o una secuencia que se puede convertir en una matriz.
  2. axis: El eje a lo largo del cual se calculan las medias. De forma predeterminada, es None y la media se calcula para la matriz aplanada.
  3. dtype: El tipo de datos a utilizar en el cálculo. De forma predeterminada, es None y se utiliza el tipo de datos de la matriz de entrada.
  4. out: una matriz de salida opcional para almacenar el resultado.
  5. keepdims: si se establece en True, los ejes reducidos se dejan en el resultado como dimensiones con tamaño uno. El valor predeterminado es False.

Ejemplo

import numpy as np
# Sample 1D array
arr_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Calculate the mean of the 1D array
mean_1d = np.mean(arr_1d)
print("Mean of the 1D array:", mean_1d)
# Sample 2D array
arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# Calculate the mean of the 2D array
mean_2d = np.mean(arr_2d)
print("\nMean of the 2D array:", mean_2d)
# Calculate the mean along axis 0 (columns) of the 2D array
mean_axis_0 = np.mean(arr_2d, axis=0)
print("\nMean along axis 0 (columns) of the 2D array:", mean_axis_0)
# Calculate the mean along axis 1 (rows) of the 2D array
mean_axis_1 = np.mean(arr_2d, axis=1)
print("\nMean along axis 1 (rows) of the 2D array:", mean_axis_1)

Producción

Mean of the 1D array: 3.0
Mean of the 2D array: 5.0
Mean along axis 0 (columns) of the 2D array: [4. 5. 6.]
Mean along axis 1 (rows) of the 2D array: [2. 5. 8.]

En este ejemplo, se calcula la media de una matriz 1D, una matriz 2D y las medias a lo largo del eje 0 (columnas) y el eje 1 (filas) de una matriz 2D usando el método numpy.mean() .

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