NUMPY
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Sử dụng hàm mean() trong Numpy

Sử dụng hàm mean() để tính giá trị trung bình của các phần tử trong một mảng là một thao tác cơ bản nhưng rất hữu ích trong việc xử lý và phân tích dữ liệu với NumPy. Bằng cách sử dụng hàm này, bạn có thể dễ dàng tính toán giá trị trung bình của mảng 1-D hoặc các giá trị trung bình dọc theo các trục khác nhau của mảng nhiều chiều. Việc nắm vững cách sử dụng hàm numpy mean() sẽ giúp bạn thao tác và xử lý dữ liệu hiệu quả hơn trong các dự án khoa học dữ liệu và phân tích thống kê.

test php

banquyen png
Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

Giới thiệu về hàm mean() trong Numpy

Hàm mean() trả về giá trị trung bình của các phần tử trong một mảng. Dưới đây là cú pháp của hàm mean():

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

Trong cú pháp này:

  • a là mảng mà bạn muốn tính giá trị trung bình của các phần tử.
  • axis là trục, nếu được chỉ định, sẽ trả về giá trị trung bình của các phần tử trên trục đó.

Để hiểu rõ hơn về các tham số khác và cách sử dụng chúng, hãy xem tài liệu của hàm numpy mean().

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

Ví dụ về hàm mean() trong NumPy

Hãy xem một số ví dụ về cách sử dụng hàm mean().

Sử dụng hàm NumPy mean() trên mảng 1-D

Ví dụ sau sử dụng hàm mean() để tính giá trị trung bình của các số trong một mảng:

import numpy as np
#Bài viết này được đăng tại freetuts.net

a = np.array([1, 2, 3])
average = np.mean(a)
print(average)

Đầu ra:

2.0

Cách hoạt động:

  • Đầu tiên, tạo một mảng có ba số:

a = np.array([1, 2, 3])

Thứ hai, tính giá trị trung bình của các phần tử trong mảng a bằng cách sử dụng hàm mean():

average = np.mean(a)

Hiển thị giá trị trung bình:

print(average)

Kết quả đầu ra là 2.0 vì (1 + 2 + 3) / 3 = 2.0

Sử dụng hàm NumPy mean() trên mảng 2-D

Ví dụ sau sử dụng hàm mean() để tính giá trị trung bình của các phần tử trên trục 0:

import numpy as np
#Bài viết này được đăng tại freetuts.net
a = np.array([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6]
])
average = np.mean(a, axis=0)
print(average)

Đầu ra:

[2.5 3.5 4.5]

Screenshot 202024 06 06 20170725 png

Kết bài

Sử dụng hàm numpy mean() để tính giá trị trung bình của các phần tử trong một mảng là một công cụ quan trọng trong việc xử lý dữ liệu và phân tích số liệu với NumPy. Việc này giúp minh dễ dàng tính toán giá trị trung bình của dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả, từ đó đưa ra những nhận định và kết luận có ý nghĩa về dữ liệu.

Cùng chuyên mục:

Tìm hiểu Backreferences trong regex của Python

Tìm hiểu Backreferences trong regex của Python

Nhóm Non-capturing trong Regex Python

Nhóm Non-capturing trong Regex Python

Các nhóm Capturing trong regex của Python

Các nhóm Capturing trong regex của Python

Sets và Ranges trong Regex của Python

Sets và Ranges trong Regex của Python

Lượng từ non-greed trong Regex của Python

Lượng từ non-greed trong Regex của Python

Chế độ Greedy trong Regex Python

Chế độ Greedy trong Regex Python

Các lượng từ trong Regex của Python

Các lượng từ trong Regex của Python

Regex Word Boundary trong Python

Regex Word Boundary trong Python

Regex với các ký tự neo trong Python

Regex với các ký tự neo trong Python

Các tập ký tự trong Regex của Python

Các tập ký tự trong Regex của Python

Biểu thức chính quy (Regex) trong Python

Biểu thức chính quy (Regex) trong Python

Tìm hiểu Context Managers trong Python

Tìm hiểu Context Managers trong Python

Biểu thức Generator trong Python

Biểu thức Generator trong Python

Tìm hiểu Generators trong Python

Tìm hiểu Generators trong Python

Sử dụng hiệu quả hàm iter() trong Python

Sử dụng hiệu quả hàm iter() trong Python

Iterator vs Iterable trong Python

Iterator vs Iterable trong Python

Tìm hiểu về Iterator trong Python

Tìm hiểu về Iterator trong Python

Dãy số Fibonacci trong Python

Dãy số Fibonacci trong Python

Cắt Chuỗi (Slicing) trong Python

Cắt Chuỗi (Slicing) trong Python

Sự khác biệt giữa Tuple và List trong Python

Sự khác biệt giữa Tuple và List trong Python

Top