Агрегации с mean(axis=...)

В NumPy метод mean(axis=...) используется для вычисления среднего значения элементов массива вдоль указанной оси.

Общее правило аналогично sum:

• axis=0 — среднее по вертикали (объединяем строки, оставляем столбцы)
• axis=1 — среднее по горизонтали (объединяем столбцы, оставляем строки)

Примеры:

import numpy as np
 
M = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6]])

Среднее по axis=0:

np.mean(M, axis=0)  # [2.5 3.5 4.5]

• Вычисляем среднее каждого столбца:

  • 1-й столбец: (1+4)/2 = 2.5
  • 2-й столбец: (2+5)/2 = 3.5
  • 3-й столбец: (3+6)/2 = 4.5

Среднее по axis=1:

np.mean(M, axis=1)  # [2. 5.]

• Вычисляем среднее каждой строки:

  • 1-я строка: (1+2+3)/3 = 2
  • 2-я строка: (4+5+6)/3 = 5

Особенности:

• Если axis=None (по умолчанию), вычисляется среднее всех элементов массива, возвращается скаляр:

np.mean(M)  # 3.5

• Для nD массивов axis=k указывает, вдоль какой оси «сжать» данные, размерность уменьшается на 1.
• Работает с любыми числовыми типами; при integer-типах результат преобразуется в float.

Коротко: mean(axis=...) = агрегирование значений массива по выбранной оси с вычислением среднего без циклов.