среднее значение

Среднее или среднее значение массива

Синтаксис

M = mean(A)
M = mean(A,'all')
M = mean(A,dim)
M = mean(A,vecdim)
M = mean(___,outtype)
M = mean(___,nanflag)

Описание

пример

M = mean(A) возвращает среднее значение элементов A вдоль первого измерения массива, размер которого не равняется 1.

  • Если A является вектором, то mean(A) возвращает среднее значение элементов.

  • Если A является матрицей, то mean(A) возвращает вектор - строку, содержащий среднее значение каждого столбца.

  • Если A является многомерным массивом, то mean(A) действует вдоль первого измерения массива, размер которого не равняется 1, обрабатывая элементы как векторы. Эта размерность становится 1, в то время как размеры всех других размерностей остаются то же самое.

пример

M = mean(A,'all') вычисляет среднее значение по всем элементам A.

пример

M = mean(A,dim) возвращает среднее значение по измерению dim. Например, если A является матрицей, то mean(A,2) является вектором - столбцом, содержащим среднее значение каждой строки.

пример

M = mean(A,vecdim) вычисляет среднее значение на основе размерностей, заданных в векторном vecdim. Например, если A является матрицей, то mean(A,[1 2]) является средним значением всех элементов в A, поскольку каждый элемент матрицы содержится в срезе массивов, заданном размерностями 1 и 2.

пример

M = mean(___,outtype) возвращает среднее значение с заданным типом данных, с помощью любого из входных параметров в предыдущих синтаксисах. outtype может быть 'default', 'double' или 'native'.

пример

M = mean(___,nanflag) задает, включать ли или не использовать значения NaN от вычисления для какого-либо из предыдущих синтаксисов. mean(A,'includenan') включает все значения NaN в вычисление, в то время как mean(A,'omitnan') игнорирует их.

Примеры

свернуть все

Создайте матрицу и вычислите среднее значение каждого столбца.

A = [0 1 1; 2 3 2; 1 3 2; 4 2 2]
A = 4×3

     0     1     1
     2     3     2
     1     3     2
     4     2     2

M = mean(A)
M = 1×3

    1.7500    2.2500    1.7500

Создайте матрицу и вычислите среднее значение каждой строки.

A = [0 1 1; 2 3 2]
A = 2×3

     0     1     1
     2     3     2

M = mean(A,2)
M = 2×1

    0.6667
    2.3333

Создайте 4 2 3 массивами целых чисел между 1 и 10 и вычислите средние значения вдоль второго измерения.

A = gallery('integerdata',10,[4,2,3],1);
M = mean(A,2)
M = 
M(:,:,1) =

    9.5000
    6.5000
    9.5000
    6.0000


M(:,:,2) =

    1.5000
    4.0000
    7.5000
    7.5000


M(:,:,3) =

    7.0000
    2.5000
    4.0000
    5.5000

Создайте трехмерный массив и вычислите среднее значение по каждой странице данных (строки и столбцы).

A(:,:,1) = [2 4; -2 1];
A(:,:,2) = [9 13; -5 7];
A(:,:,3) = [4 4; 8 -3];
M1 = mean(A,[1 2])
M1 = 
M1(:,:,1) =

    1.2500


M1(:,:,2) =

     6


M1(:,:,3) =

    3.2500

Чтобы вычислить среднее значение по всем размерностям массива, можно или задать каждую размерность в векторном аргументе размерности или использовать опцию 'all'.

M2 = mean(A,[1 2 3])
M2 = 3.5000
Mall = mean(A,'all')
Mall = 3.5000

Создайте вектор с одинарной точностью из единиц и вычислите его среднее значение с одинарной точностью.

A = single(ones(10,1));
M = mean(A,'native')
M = single
    1

Результат находится также в одинарной точности.

class(M)
ans = 
'single'

Создайте вектор и вычислите его среднее значение, исключая значения NaN.

A = [1 0 0 1 NaN 1 NaN 0];
M = mean(A,'omitnan')
M = 0.5000

Если вы не задаете 'omitnan', то mean(A) возвращает NaN.

Входные параметры

свернуть все

Входной массив, заданный как векторный, матричный или многомерный массив.

  • Если A является скаляром, то mean(A) возвращает A.

  • Если A является пустой матрицей 0 на 0, то mean(A) возвращает NaN.

Типы данных: единственный | удваиваются | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | логический | char | datetime | длительность

Величина для работы, заданная как положительный целый скаляр. Если значение не задано, то по умолчанию это первый размер массива, не равный 1.

dim размерности указывает на размерность, длина которой уменьшает до 1. size(M,dim) является 1, в то время как размеры всех других размерностей остаются то же самое.

Рассмотрите двумерный входной массив, A.

  • Если dim = 1, то mean(A,1) возвращает вектор - строку, содержащий среднее значение элементов в каждом столбце.

  • Если dim = 2, то mean(A,2) возвращает вектор - столбец, содержащий среднее значение элементов в каждой строке.

mean возвращает A, когда dim больше, чем ndims(A) или когда size(A,dim) является 1.

Типы данных: удвойтесь | единственный | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Вектор размерностей, заданных как вектор положительных целых чисел. Каждый элемент представляет размерность входного массива. Продолжительности вывода в заданных операционных размерностях равняются 1, в то время как другие остаются то же самое.

Рассмотрите 2 3 3 входными массивами, A. Затем mean(A,[1 2]) возвращает 1 1 3 массивами, элементы которых являются средними значениями по каждой странице A.

Типы данных: удвойтесь | единственный | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Тип выходных данных, заданный как 'default', 'double' или 'native'. Эти опции также задают тип данных, в котором выполняется операция.

outtype Тип выходных данных
'default'double, если типом входных данных не является single, duration или datetime, в этом случае, вывод, является 'native'
'double'double, если типом данных не является duration или datetime, в этом случае, 'double', не поддержан
'native'совпадающий тип данных как входной параметр, если
  • Типом входных данных является logical, в этом случае, выводом является double

  • Типом входных данных является char, в этом случае, 'native' не поддержан

Типы данных: char

Условие NaN, заданное как одно из этих значений:

  • 'includenan' — Включайте значения NaN при вычислении среднего значения, приведении к NaN.

  • 'omitnan' — Проигнорируйте все значения NaN во входном параметре.

Для массивов datetime можно также использовать 'omitnat' или 'includenat', чтобы не использовать и включать значения NaT, соответственно.

Типы данных: char

Больше о

свернуть все

Среднее значение

Поскольку случайная переменная векторизовала составленное из скалярных наблюдений N, среднее значение задано как

μ = 1N∑i=1NAi.

Расширенные возможности

Смотрите также

| | | |

Представлено до R2006a

Была ли эта тема полезной?