python 的numpy庫中的mean()函數(shù)用法介紹
1. mean() 函數(shù)定義：
numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<class numpy._globals._NoValue at 0x40b6a26c>)[source]
Compute the arithmetic mean along the specified axis.
Returns the average of the array elements. The average is taken over the flattened array by default, otherwise over the specified axis. float64intermediate and return values are used for integer inputs.
| Parameters: |
a : array_like
axis : None or int or tuple of ints, optional
dtype : data-type, optional
out : ndarray, optional
keepdims : bool, optional
|
|---|---|
| Returns: |
m : ndarray, see dtype parameter above
|
2 mean()函數(shù)功能：求取均值
經(jīng)常操作的參數(shù)為axis，以m * n矩陣舉例：
axis 不設(shè)置值，對 m*n 個(gè)數(shù)求均值，返回一個(gè)實(shí)數(shù)
axis = 0：壓縮行，對各列求均值，返回 1* n 矩陣
axis =1 ：壓縮列，對各行求均值，返回 m *1 矩陣
舉例：
>>> 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) # 對所有元素求均值 3.5 >>> np.mean(now2,0) # 壓縮行，對各列求均值 matrix([[ 2.5, 3.5, 4.5]]) >>> np.mean(now2,1) # 壓縮列，對各行求均值 matrix([[ 2.], [ 3.], [ 4.], [ 5.]])
補(bǔ)充拓展：numpy的np.nanmax和np.max區(qū)別（坑）
numpy的np.nanmax和np.array([1,2,3,np.nan]).max()的區(qū)別（坑）
原理
在計(jì)算dataframe最大值時(shí)，最先用到的一定是Series對象的max()方法()，最終結(jié)果是4。
s1 = pd.Series([1,2,3,4,np.nan])
s1_max = s1.max()
但是筆者由于數(shù)據(jù)量巨大，列數(shù)較多，于是為了加快計(jì)算速度，采用numpy進(jìn)行最大值的計(jì)算，但正如以下代碼，最終結(jié)果得到的是nan，而非4。發(fā)現(xiàn)，采用這種方式計(jì)算最大值，nan也會(huì)包含進(jìn)去，并最終結(jié)果為nan。
s1 = pd.Series([1,2,3,4,np.nan]) s1_max = s1.values.max() >>>nan
通過閱讀numpy的文檔發(fā)現(xiàn)，存在np.nanmax的函數(shù)，可以將np.nan排除進(jìn)行最大值的計(jì)算，并得到想要的正確結(jié)果。
當(dāng)然不止是max，min 、std、mean 均會(huì)存在列中含有np.nan時(shí)，s1.values.min /std/mean ()返回nan的情況。
速度區(qū)別
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()
以上這篇python 的numpy庫中的mean()函數(shù)用法介紹就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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