NumPy mean函數詳解

一、什麼是NumPy mean函數？

NumPy(mean)是Python編程語言的一個核心庫，用於在較大的數組和矩陣計算時更高效、更容易地進行數學計算。

NumPy主要提供了多維數組對象、一系列派生對象和常規數組操作工具。

其中，在NumPy庫的快速數據處理中，mean函數是非常常用的一個函數。

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print("數組a：")
print(a)
print("a中所有元素的平均值：", np.mean(a))

二、NumPy mean函數的用法

numpy.mean()函數返回給定軸上的數組元素的算術平均值。

使用mean函數時，我們需要指定以下參數：

• numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None)
• a: 數組，包含要被計算的元素。
• axis: 用於計算平均值的軸，默認為None。
• dtype: 數據類型，可選參數，默認為None。
• out: 結果視圖數組，可選參數，默認為None。

例如：

import numpy as np 
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) 
print("數組a：") 
print(a)
print("\n每一行的平均值：", np.mean(a, axis=1)) 
print("\n每一列的平均值：", np.mean(a, axis=0)) 
print("\n數組a中所有元素的算術平均值：", np.mean(a)) 

三、NumPy mean函數的應用舉例

1. 生成隨機數

使用NumPy庫中的隨機數函數，我們可以生成隨機數序列。
例如，我們可以使用np.random.randint()函數生成1到10之間的隨機數，然後計算隨機數的平均值。

import numpy as np 
a = np.random.randint(1, 10, size=(4, 4)) 
print("數組a：") 
print(a) 
print("\n數組a的平均值：", np.mean(a))

2. 統計數據

在數據分析中，我們需要計算一組數據的平均值、中位數、標準差和方差等統計量。
我們可以使用NumPy庫中的mean、median、std和var等函數計算這些統計量。

import numpy as np
data = np.array([7, 8, 9, 10, 11, 12]) 
print("數據集：") 
print(data) 
print("\n數據的算術平均值：", np.mean(data)) 
print("數據的中位數：", np.median(data)) 
print("數據的標準差：", np.std(data)) 
print("數據的方差：", np.var(data)) 

3. 數組操作

在數組操作中，我們可以使用mean函數計算數組中每一行（列）的平均值，並對每個元素減去其對應的行（列）平均值，以得到一個新的數組。

import numpy as np 
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) 
print("數組a：") 
print(a) 
print("\n每一行的平均值：", np.mean(a, axis=1)) 

# 每個元素減去對應的行平均值 
row_means = np.mean(a, axis=1, keepdims=True) 
a -= row_means 
print("\n減去行平均值後的數組a：") 
print(a)

4. 圖像處理

在圖像處理中，我們通常需要對像素進行計算，例如圖像的亮度和對比度。
我們可以使用NumPy庫中的mean函數來計算圖像像素的平均值。

import cv2 
import numpy as np 
img = cv2.imread("test.jpg", 0) # 0代表以灰度模式加載圖像 
print("圖像大小：") 
print(img.shape) 
print("\n圖像的平均灰度：", np.mean(img))

四、結論

通過以上對NumPy mean函數的詳細闡述，我們可以看到，mean函數是Python NumPy庫中最常用的函數之一，可用於統計和計算一系列數據的平均值，也可用於數組操作和圖像處理等領域。