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平均

阵元的平均值。

库::`工程师`

语法

函数调用

  • <参数:M>>=均值(<参数:A>>) — 返回数组元素的平均值 [参数:A] 根据第一维度,其大小不等于 1.

    • 如果 [参数:A] -矢量,然后 平均(<参数:A>>) 返回元素的平均值 [参数:A].

    • 如果 [参数:A] -矩阵,然后 平均(<参数:A>>) -vector是包含每列平均值的行 [参数:A].

    • 如果 [参数:A] -一个多维数组,然后 平均(<参数:A>>) 它在第一个维度上运行 [参数:A],其大小不等于 1 将元素视为向量。 大小 [参数:M] 在这个维度中,它变得等于 1,而所有其他维度的维度保持与in相同 [参数:A].

  • [参数:M]=mean(<参数:A>>,<参数:dim>>) — 返回维度的平均值 [参数:暗淡]. 例如,如果 [参数:A] -矩阵,然后 均值(<参数:A>>,2) 返回包含每行平均值的列向量。

  • [参数:M]=mean(<参数:A>>,<参数:vecdim>>) — 返回向量中指定维度的平均值 [参数:vecdim]. 例如,如果 [参数:A] -矩阵,然后 mean([参数:A],[],[1 2]) 返回矩阵所有元素的平均值 [参数:A] 由于矩阵的每个元素都包含在由维度定义的数组层中 12.

  • M=mean(_,missingflag) — 还指定如何处理任何先前语法选项的缺失值。 例如, mean(A,"omitnan") 计算平均值时忽略所有缺失值。 默认情况下 均值 包括缺失值。

争论

输入参数

# 一个 — 输入数据

+ 标量,标量 | 向量资料 | 矩阵 | 多维数组

Details

输入指定为标量、矢量、矩阵或多维数组的数据。

  • 如果 A -一个标量,然后 均值(A) 申报表 A.

  • 如果 A -大小的空矩阵 00 然后 均值(A) 申报表 .

数据类型

漂浮物32, 漂浮64, Int8, Int16, Int32, Int64, UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, 布尔</无翻译>

# 昏暗 — 为其执行操作的测量

+ 标量,标量

Details

对其执行操作的维度设置为正整数标量。 如果未指定维度,则默认使用数组的第一个维度,其大小不等于 1.

尺寸 昏暗 指定长度缩减为的维度 1. 大小 尺寸(<参数:M>>,暗淡) 等于 1,而所有其他维度的维度保持不变。

考虑输入矩阵 [参数:A] 大小 :

  • 均值(<参数:A>>,1) 计算矩阵每列中元素的平均值 [参数:A] 并返回大小的向量字符串 1 .

mean 1

  • 均值(<参数:A>>,2) 计算矩阵中每行元素的平均值 [参数:A] 并返回大小的列向量 1 .

mean 2

# vecdim — 测量向量

+ 向量资料

Details

维的向量定义为正整数的向量。 每个元素表示输入数组的一个维度。 在指定的操作测量中,输出数据的长度为 1,而其他维度保持不变。

考虑输入数组 A 大小 2×3×3. 然后 std(A,0,[12]) 返回大小的数组 1×1×3,其中的元素是为每个层计算的平均值 [参数:A].

std 3 cn

# missingflag — 缺失值的条件

+ "包括" (默认)| "包括" | "省略" | "omitnan"

Details

缺失值的条件,设置为:

  • "包括""包括" 在计算平均值时,它考虑了输入数据中的缺失值。 [参数:A]. 如果工作维度中缺少任何元素,则在 [参数:M] 也不见了。

  • "省略""omitnan" 计算平均值时忽略输入数据中的缺失值。 [参数:A]. 如果工作维度中的所有元素都丢失,那么在 [参数:M] 也不见了。

# W — 称重方案

+ 向量资料 | 矩阵 | 多维数组

Details

定义为向量、矩阵或多维数组的加权方案。 元素 W 它们必须是非负面的。

如果指定了称重方案,则函数 均值 返回加权平均值,当输入数据中的值具有不同程度的重要性或输入数据不对称时,此值很有用。

如果 W -矢量,它必须具有与工作维度相同的长度。 否则的话 W 必须具有与输入数据相同的大小。

如果使用参数,则不能指定此参数。 [参数:vecdim] 或一种方法 [参数:M]=均值(<参数:A>>,"全部").

数据类型

漂浮物32, 漂浮64</无翻译>

输出参数

# M — 平均值

+ 标量,标量 | 向量资料 | 矩阵 | 多维数组

Details

作为标量、向量、矩阵或多维数组返回的平均值。

例子:

矩阵元素的平均值

Details

让我们创建一个矩阵。

import EngeeDSP.Functions: mean

A = [0 1 1; 2 3 2; 1 3 2; 4 2 2]
4×3 Matrix{Int64}:
 0  1  1
 2  3  2
 1  3  2
 4  2  2

计算每列的平均值。

M = mean(A)
1×3 Matrix{Float64}:
 1.75  2.25  1.75

计算每行的平均值。

M = mean(A,2)
4×1 Matrix{Float64}:
 0.6666666666666666
 2.3333333333333335
 2.0
 2.6666666666666665

计算矩阵所有元素的平均值。

M = mean(A,"all")
1.9166666666666667

此外

的平均值

Details

对于向量 有限长度,由 标量值,平均值定义为

加权平均

Details

对于向量 有限长度,由 标量和称重方案 加权平均值定义为