Python的numpy.mean()
元素的总和，加上除以元素数量的轴，称为算术平均值。 numpy.mean()函数用于计算沿指定轴的算术平均值。
此函数返回数组元素的平均值。默认情况下，平均值是在展平的数组上获取的。否则，在指定轴上，浮点数64是中间值，并且返回值用于整数输入
句法
参量
这些是numpy.mean()函数中的以下参数：
一个：array_like
此参数定义包含期望均值的元素的源数组。在“ a”不是数组的情况下，将尝试进行转换。
轴：无，整数或整数元组(可选)
此参数定义了计算平均值所沿的轴。默认情况下，均值是针对平坦数组计算的。在1.7.0版中，如果这是一个整数元组，那么将在多个轴上执行均值，而不是像以前那样在单个轴或所有轴上执行均值。
dtype：数据类型(可选)
此参数用于定义用于计算平均值的数据类型。对于整数输入，默认值为float64，对于浮点输入，默认值与输入dtype相同。
out：ndarray(可选)
此参数定义将在其中放置结果的备用输出数组。结果数组的形状应与预期输出的形状相同。必要时将转换输出值的类型。
keepdims：bool(可选)
当值为true时，缩小的轴将保留为输出/结果中尺寸为1的尺寸。另外，结果将正确广播到输入数组。设置默认值后，keepdims不会通过ndarray的子类的mean方法传递，但是任何非默认值都一定会通过。如果子类方法未实现keepdims，则肯定会出现异常。
返回
如果我们将’out’参数设置为None，此函数将返回一个包含平均值的新数组。否则，它将把引用返回给输出数组。
范例1：
输出：
在上面的代码中
我们导入了别名为np的numpy。
我们使用np.array()函数创建了两个数组’a’和’x’。
我们已经声明了变量’b’和’y’并分配了np.zeros()函数的返回值。
我们已经在函数传递了数组’a’和’x’。
最后，我们尝试print“ b”和“ y”的值。
范例2：
输出：
范例3：
以单精度，均值可能不准确：
输出：
在上面的代码中
我们导入了别名为np的numpy。
我们使用dtype float32的np.zeros()函数创建了一个数组’a’。
我们已将第一行的所有元素的值设置为23.0，第二行的所有元素的值设置为32.0。
我们已经在函数传递了数组’a’，并分配了np.mean()函数的返回值。
最后，我们尝试print’c’的值。
在输出中，它显示了数组“ a”的平均值。
范例4：
计算float64中的平均值更为准确：
输出：
0
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