Các kiểu dữ liệu trong C ( int - float - double - char ...) 
Thuật toán tìm ước chung lớn nhất trong C/C++ 
Cấu trúc lệnh switch case trong C++ (có bài tập thực hành) 
ComboBox - ListBox trong lập trình C# winforms 
Random trong Python: Tạo số random ngẫu nhiên 
Lệnh cin và cout trong C++ 
Cách khai báo biến trong PHP, các loại biến thường gặp 
Download và cài đặt Vertrigo Server 
Thẻ li trong HTML 
Thẻ article trong HTML5 
Cấu trúc HTML5: Cách tạo template HTML5 đầu tiên 
Cách dùng thẻ img trong HTML và các thuộc tính của img 
Thẻ a trong HTML và các thuộc tính của thẻ a thường dùng 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.
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:
alà mảng mà bạn muốn tính giá trị trung bình của các phần tử.axislà 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]
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.
