Numpy संख्यात्मक डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक बहुत शक्तिशाली पायथन लाइब्रेरी है। यह ज्यादातर डेटा को सरणियों के रूप में लेता है और सरणी से परिणाम प्राप्त करने के लिए सांख्यिकीय फ़ंक्शन सहित विभिन्न फ़ंक्शन लागू करता है। इस लेख में हम देखेंगे कि दी गई सरणी का माध्य मान कैसे प्राप्त करें।
mean के साथ
mean फ़ंक्शन एक सरणी ले सकता है और उसके सभी तत्वों का गणितीय माध्य मान दे सकता है। इसलिए हम इनपुट की लंबाई पर नज़र रखने के लिए एक फॉर लूप डिज़ाइन करते हैं और प्रत्येक सरणी का माध्य गणना करते हैं।
उदाहरण
import numpy as np
# दी गई सरणी
Arrays_In = [np.array([11, 5, 41]),
np.array([12, 13, 26]),
np.array([56, 20, 51])]
# परिणामी सरणी
Arrays_res = []
# np.mean() के साथ
for x in range(len(Arrays_In)):
Arrays_res.append(np.mean(Arrays_In[x]))
# परिणाम
print("The means of the arrays: \n", Arrays_res)
आउटपुट
The means of the arrays: [19.0, 17.0, 42.333333333333336]
average के साथ
यह ऊपर के दृष्टिकोण के समान है सिवाय इसके कि हम mean फ़ंक्शन के बजाय average फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं। यह वही सटीक परिणाम देता है।
उदाहरण
import numpy as np
# दी गई सरणी
Arrays_In = [np.array([11, 5, 41]),
np.array([12, 13, 26]),
np.array([56, 20, 51])]
# परिणामी सरणी
Arrays_res = []
# np.average() के साथ
for x in range(len(Arrays_In)):
Arrays_res.append(np.average(Arrays_In[x]))
# परिणाम
print("The means of the arrays: \n", Arrays_res)
आउटपुट
The means of the arrays: [19.0, 17.0, 42.333333333333336]
