средний

Среднее или среднее значение массива

свернуть все на странице

Синтаксис

M = среднее значение (A)

M = среднее (A, 'все')

M = среднее значение (A, dim)

M = среднее значение (A, vecdim)

M = среднее (___, исходящий тип)

M = среднее (___, нанфлаг)

Описание

пример

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

Если A является вектором, то mean(A) возвращает среднее значение элементов.
Если A является матрицей, то mean(A) возвращает вектор строки, содержащий среднее значение каждого столбца.
Если A является многомерным массивом, то mean(A) работает вдоль первого размера массива, размер которого не равен 1, рассматривая элементы как векторы. Это измерение становится 1 в то время как размеры всех остальных размеров остаются прежними.

пример

M = mean(A,'all') вычисляет среднее значение по всем элементам A. Этот синтаксис действителен для MATLAB ® версий R2018b и более поздних.

пример

M = mean(A,dim) возвращает среднее значение вдоль измерения dim. Например, если A является матрицей, то mean(A,2) - вектор столбца, содержащий среднее значение каждой строки.

пример

M = mean(A,vecdim) вычисляет среднее на основе размеров, указанных в векторе vecdim. Например, если A является матрицей, то mean(A,[1 2]) - среднее значение всех элементов в A, поскольку каждый элемент матрицы содержится в срезе массива, определяемом размерами 1 и 2.

пример

M = mean(___,outtype) возвращает среднее значение с указанным типом данных, используя любой из входных аргументов в предыдущих синтаксисах. outtype может быть 'default', 'double', или 'native'.

пример

M = mean(___,nanflag) указывает, включать или пропускать NaN значения из вычисления для любого из предыдущих синтаксисов. mean(A,'includenan') включает все NaN значения в вычислении при mean(A,'omitnan') игнорирует их.

Примеры

свернуть все

Среднее значение столбцов матрицы

Открыть сценарий в реальном времени

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

Среднее значение строк матрицы

Открыть сценарий в реальном времени

Создайте матрицу и вычислите среднее значение каждой строки.

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

A = 4×3

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

M = mean(A,2)

Среднее значение массива 3-D

Открыть сценарий в реальном времени

Создайте массив целых чисел 4 на 2 на 3 от 1 до 10 и вычислите средние значения по второму измерению.

rng('default')
A = randi(10,[4,2,3]);
M = mean(A,2)

M = 
M(:,:,1) =

    8.0000
    5.5000
    2.5000
    8.0000


M(:,:,2) =

   10.0000
    7.5000
    5.5000
    6.0000


M(:,:,3) =

    6.0000
    5.5000
    8.5000
   10.0000

Среднее значение страницы массива

Открыть сценарий в реальном времени

Создайте массив 3-D и вычислите среднее значение на 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

Начиная с R2018b, чтобы вычислить среднее значение по всем измерениям массива, можно либо указать каждое измерение в аргументе векторного размера, либо использовать 'all' вариант.

M2 = mean(A,[1 2 3])

M2 = 3.5000

Mall = mean(A,'all')

Mall = 3.5000

Среднее значение массива с одной точностью

Открыть сценарий в реальном времени

Создайте вектор одиночной точности из единиц и вычислите его среднее значение одиночной точности.

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

M = single
    1

Результат также имеет единичную точность.

class(M)

ans = 
'single'

Среднее, исключая `NaN`

Открыть сценарий в реальном времени

Создайте вектор и вычислите его среднее, исключая NaN значения.

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

M = 0.5000

Если не указать 'omitnan', то mean(A) прибыль NaN.

Входные аргументы

свернуть все

`A` - Входной массив
вектор | матрица | многомерный массив

Входной массив, заданный как вектор, матрица или многомерный массив.

Если A является скаляром, то mean(A) прибыль A.
Если A является пустой матрицей 0 на 0, то mean(A) прибыль NaN.

`dim` - Размер для работы вдоль
положительный целочисленный скаляр

Размерность для работы, заданная как целочисленный скаляр. Если значение не указано, то по умолчанию используется первый размер массива, размер которого не равен 1.

Измерение dim указывает размер, длина которого уменьшается до 1. size(M,dim) является 1, в то время как размеры всех остальных размеров остаются прежними.

Рассмотрим двухмерный входной массив, A.

Если dim = 1, то mean(A,1) возвращает вектор строки, содержащий среднее значение элементов в каждом столбце.
Если dim = 2, то mean(A,2) возвращает вектор столбца, содержащий среднее значение элементов в каждой строке.

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

`vecdim` - Вектор размеров
вектор положительных целых чисел

Вектор размерностей, определяемый как вектор положительных целых чисел. Каждый элемент представляет размер входного массива. Длины выходных данных в заданных рабочих размерах равны 1, в то время как остальные остаются прежними.

Рассмотрите входное множество 2 на 3 на 3, A. Тогда mean(A,[1 2]) возвращает множество 1 на 1 на 3, элементы которого - средства по каждой странице A.

`outtype` - Тип выходных данных
`'default'` (по умолчанию) | `'double'` | `'native'`

Тип выходных данных, указанный как 'default', 'double', или 'native'. Эти параметры также определяют тип данных, в котором выполняется операция.

`outtype`	Тип выходных данных
`'default'`	`double`, если только тип входных данных не `single`, `duration`, или `datetime`, в этом случае выходной сигнал равен `'native'`
`'double'`	`double`, если только тип данных не является `duration` или `datetime`, в этом случае, `'double'` не поддерживается
`'native'`	тот же тип данных, что и вход, за исключением Тип входных данных: `logical`, в этом случае выходной сигнал равен `double` Тип входных данных: `char`, в этом случае, `'native'`не поддерживается

Типы данных: char

`nanflag` — `NaN` состояние
`'includenan'` (по умолчанию) | `'omitnan'`

NaN условие, указанное как одно из следующих значений:

'includenan' - Включить NaN значения при вычислении среднего значения, что приводит к NaN.
'omitnan' - Игнорировать все NaN значения на входе.

Для datetime массивы, вы также можете использовать 'omitnat' или 'includenat' для пропуска и включения NaT значения, соответственно.

Типы данных: char

Подробнее

свернуть все

Средний

Для вектора случайной величины A, составленного из N скалярных наблюдений, среднее значение определяется как

$\frac{}{}_{}^{}_{μ=1N∑i=1NAi} .$

Расширенные возможности

Массивы высокого уровня
Вычислять с массивами, в которых больше строк, чем в памяти.

Эта функция полностью поддерживает массивы tall. Дополнительные сведения см. в разделе Массивы Tall.

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

Примечания и ограничения по использованию:

При указании dim, тогда это должна быть константа.
outtype и nanflag параметры должны быть константными векторами символов.
Целочисленные типы не поддерживают 'native' параметр типа выходных данных.
См. раздел Ограничения размера переменной для создания кода функций панели инструментов (кодер MATLAB).

Создание кода графического процессора
Создание кода CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью Coder™ графических процессоров

Примечания и ограничения по использованию:

При указании dim, тогда это должна быть константа.
outtype и nanflag параметры должны быть константными векторами символов.
Целочисленные типы не поддерживают 'native' параметр типа выходных данных.

Массивы графических процессоров
Ускорьте выполнение кода с помощью графического процессора (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Примечания и ограничения по использованию:

'native' параметр не поддерживается.

Дополнительные сведения см. в разделе Запуск функций MATLAB на графическом процессоре (панель инструментов параллельных вычислений).

Распределенные массивы
Разбиение больших массивов в объединенной памяти кластера с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Примечания и ограничения по использованию:

'native' параметр не поддерживается.

Дополнительные сведения см. в разделе Запуск функций MATLAB с распределенными массивами (панель инструментов параллельных вычислений).

См. также

median | mode | std | sum | var

Представлен до R2006a

Документация

средний

Синтаксис

Описание

Примеры

Среднее значение столбцов матрицы

Среднее значение строк матрицы

Среднее значение массива 3-D

Среднее значение страницы массива

Среднее значение массива с одной точностью

Среднее, исключая `NaN`

Входные аргументы

`A` - Входной массив
вектор | матрица | многомерный массив

`dim` - Размер для работы вдоль
положительный целочисленный скаляр

`vecdim` - Вектор размеров
вектор положительных целых чисел

`outtype` - Тип выходных данных
`'default'` (по умолчанию) | `'double'` | `'native'`

`nanflag` — `NaN` состояние
`'includenan'` (по умолчанию) | `'omitnan'`

Подробнее

Средний

Расширенные возможности

Массивы высокого уровня
Вычислять с массивами, в которых больше строк, чем в памяти.

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

Создание кода графического процессора
Создание кода CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью Coder™ графических процессоров

Массивы графических процессоров
Ускорьте выполнение кода с помощью графического процессора (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Распределенные массивы
Разбиение больших массивов в объединенной памяти кластера с помощью Parallel Computing Toolbox™.

См. также

Документация MATLAB

Поддержка

Документация

средний

Синтаксис

Описание

Примеры

Среднее значение столбцов матрицы

Среднее значение строк матрицы

Среднее значение массива 3-D

Среднее значение страницы массива

Среднее значение массива с одной точностью

Среднее, исключая NaN

Входные аргументы

A - Входной массив вектор | матрица | многомерный массив

dim - Размер для работы вдоль положительный целочисленный скаляр

vecdim - Вектор размеров вектор положительных целых чисел

outtype - Тип выходных данных 'default' (по умолчанию) | 'double' | 'native'

nanflag — NaN состояние 'includenan' (по умолчанию) | 'omitnan'

Подробнее

Средний

Расширенные возможности

Массивы высокого уровня Вычислять с массивами, в которых больше строк, чем в памяти.

Создание кода C/C + + Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

Создание кода графического процессора Создание кода CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью Coder™ графических процессоров

Массивы графических процессоров Ускорьте выполнение кода с помощью графического процессора (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Распределенные массивы Разбиение больших массивов в объединенной памяти кластера с помощью Parallel Computing Toolbox™.

См. также

Документация MATLAB

Поддержка

Среднее, исключая `NaN`

`A` - Входной массив
вектор | матрица | многомерный массив

`dim` - Размер для работы вдоль
положительный целочисленный скаляр

`vecdim` - Вектор размеров
вектор положительных целых чисел

`outtype` - Тип выходных данных
`'default'` (по умолчанию) | `'double'` | `'native'`

`nanflag` — `NaN` состояние
`'includenan'` (по умолчанию) | `'omitnan'`

Массивы высокого уровня
Вычислять с массивами, в которых больше строк, чем в памяти.

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

Создание кода графического процессора
Создание кода CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью Coder™ графических процессоров

Массивы графических процессоров
Ускорьте выполнение кода с помощью графического процессора (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Распределенные массивы
Разбиение больших массивов в объединенной памяти кластера с помощью Parallel Computing Toolbox™.