mean

Среднее или среднее значение массива

Свернуть все на странице

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 равен 1.

Если A является вектором, тогда mean(A) возвращает среднее значение элементов.
Если A является матрицей, тогда mean(A) возвращает вектор-строку, содержащую среднее значение каждого столбца.
Если A является многомерным массивом, затем mean(A) действует вдоль первого измерения массива, размер которого не равен 1, обрабатывая элементы как векторы. Эта размерность становится 1 в то время как размеры всех других размерностей остаются неизменными.

пример

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

пример

M = mean(A,dim) возвращает среднее значение по размерности dim. Для примера, если A является матрицей, тогда mean(A,2) - вектор-столбец, содержащая среднее значение каждой строки.

пример

M = mean(A,vecdim) вычисляет среднее значение на основе размерностей, заданной в векторе vecdim. Для примера, если A является матрицей, тогда mean(A,[1 2]) - среднее значение всех элементов в A, поскольку каждый элемент массива матрицы содержится в срезе массива, заданном размерностями 1 и 2.

пример

M = mean(___,outtype) возвращает среднее значение с заданным типом данных, используя любой из входных параметров в предыдущих синтаксисах. outtype можно 'default', 'double', или 'native'.

пример

M = mean(___,nanflag) определяет, включать или опускать 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 матричных столбцов

Открыть Live Script

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 Live Script

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 трехмерный массив

Открыть Live Script

Создайте массив 4 на 2 на 3 из целых чисел между 1 и 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

Средняя страница массива

Открыть Live Script

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

Начиная с R2018b, чтобы вычислить среднее значение по всем размерностям массива, можно либо задать каждое измерение в аргументе векторного измерения, либо использовать 'all' опция.

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

M2 = 3.5000

Mall = mean(A,'all')

Mall = 3.5000

Среднее значение массива с одной точностью

Открыть Live Script

Создайте вектор с одной точностью из них и вычислите его среднее с одной точностью.

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

M = single
    1

Результат также в одинарной точности.

class(M)

ans = 
'single'

Среднее исключая `NaN`

Открыть Live Script

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

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

M = 0.5000

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

Входные параметры

свернуть все

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

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

Если A является скаляром, тогда mean(A) возвращает A.
Если A - пустая матрица 0 на 0, затем mean(A) возвращает NaN.

`dim` - Размерность для работы
положительный целочисленный скаляр

Размерность для работы, заданная как положительный целочисленный скаляр Если значение не задано, то по умолчанию это первое измерение массива, не равный 1.

Размерность dim указывает размерность, длина которого уменьшается до 1. The size(M,dim) является 1, в то время как размеры всех других размерностей остаются неизменными.

Рассмотрим двумерный входной массив, A.

Если dim = 1, затем mean(A,1) возвращает вектор-строку, содержащую среднее значение элементов в каждом столбце.
Если dim = 2, затем mean(A,2) возвращает вектор-столбец, содержащую среднее значение элементов в каждой строке.

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

`vecdim` - Вектор размерностей
вектор положительных целых чисел

Вектор размерностей, заданный как вектор положительных целых чисел. Каждый элемент представляет размерность входного массива. Длины выходов в заданных рабочих размерностях равны 1, в то время как остальные остаются прежними.

Рассмотрите массив входа 2 на 3 на 3, A. Затем mean(A,[1 2]) возвращает массив 1 на 1 на 3, элементы которого - средства по каждой странице A.

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

Выход данных, заданный как 'default', 'double', или 'native'. Эти опции также определяют тип данных, в котором выполняется операция.

`outtype`	Выход данных
`'default'`	`double`, если только тип входных данных не `single`, `duration`, или `datetime`в этом случае выводится `'native'`
`'double'`	`double`, если тип данных не `duration` или `datetime`, в каком случае, `'double'` не поддерживается
`'native'`	совпадающий тип данных, что и вход, если только Тип входных данных `logical`в этом случае выводится `double` Тип входных данных `char`, в каком случае, `'native'`не поддерживается

Типы данных: char

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

NaN условие, заданное как одно из следующих значений:

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

Для datetime массивы, можно также использовать 'omitnat' или 'includenat' опускать и включать NaT значений, соответственно.

Типы данных: char

Подробнее о

свернуть все

Средний

Для случайного переменного вектора A состоящей из N скалярных наблюдений, среднее значение определяется как

$μ = \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} A_{i} .$

Расширенные возможности

Длинные» массивы
Осуществление вычислений с массивами, которые содержат больше строк, чем помещается в памяти.

Эта функция полностью поддерживает длинные массивы. Для получения дополнительной информации см. Раздел «Длинные массивы»

Генерация кода C/C + +
Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

Указания и ограничения по применению:

Если вы задаете dimтогда это должна быть константа.
The outtype и nanflag опции должны быть постоянными векторами символов.
Целые типы не поддерживают 'native' опция типа выходных данных.
Смотрите информацию о генерации кода функций тулбокса (MATLAB Coder) в разделе «Ограничения переменных размеров».

Генерация кода GPU
Сгенерируйте код CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью GPU Coder™

Указания и ограничения по применению:

Если вы задаете dimтогда это должна быть константа.
The outtype и nanflag опции должны быть постоянными векторами символов.
Целые типы не поддерживают 'native' опция типа выходных данных.

Массивы графических процессоров
Ускорите код, запустив на графическом процессорном модуле (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Указания и ограничения по применению:

The 'native' опция не поддерживается.

Для получения дополнительной информации смотрите Запуск функций MATLAB на графическом процессоре (Parallel Computing Toolbox).

Распределенные массивы
Разделите большие массивы по объединенной памяти вашего кластера с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Указания и ограничения по применению:

The 'native' опция не поддерживается.

Для получения дополнительной информации смотрите Запуск функций MATLAB с распределенными массивами (Parallel Computing Toolbox).

См. также

median | mode | std | sum | var

Представлено до R2006a

Документация

mean

Синтаксис

Описание

Примеры

Среднее значение матричных столбцов

Среднее значение строк матрицы

Среднее значение трехмерный массив

Средняя страница массива

Среднее значение массива с одной точностью

Среднее исключая `NaN`

Входные параметры

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

`dim` - Размерность для работы
положительный целочисленный скаляр

`vecdim` - Вектор размерностей
вектор положительных целых чисел

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

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

Подробнее о

Средний

Расширенные возможности

Длинные» массивы
Осуществление вычислений с массивами, которые содержат больше строк, чем помещается в памяти.

Генерация кода C/C + +
Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

Генерация кода GPU
Сгенерируйте код CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью GPU Coder™

Массивы графических процессоров
Ускорите код, запустив на графическом процессорном модуле (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Распределенные массивы
Разделите большие массивы по объединенной памяти вашего кластера с помощью Parallel Computing Toolbox™.

См. также

Документация MATLAB

Поддержка

Документация

mean

Синтаксис

Описание

Примеры

Среднее значение матричных столбцов

Среднее значение строк матрицы

Среднее значение трехмерный массив

Средняя страница массива

Среднее значение массива с одной точностью

Среднее исключая NaN

Входные параметры

A - Входной массив вектор | матрица | многомерный массив

dim - Размерность для работы положительный целочисленный скаляр

vecdim - Вектор размерностей вектор положительных целых чисел

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

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

Подробнее о

Средний

Расширенные возможности

Длинные» массивы Осуществление вычислений с массивами, которые содержат больше строк, чем помещается в памяти.

Генерация кода C/C + + Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

Генерация кода GPU Сгенерируйте код CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью GPU Coder™

Массивы графических процессоров Ускорите код, запустив на графическом процессорном модуле (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Распределенные массивы Разделите большие массивы по объединенной памяти вашего кластера с помощью Parallel Computing Toolbox™.

См. также

Документация MATLAB

Поддержка

Среднее исключая `NaN`

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

`dim` - Размерность для работы
положительный целочисленный скаляр

`vecdim` - Вектор размерностей
вектор положительных целых чисел

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

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

Длинные» массивы
Осуществление вычислений с массивами, которые содержат больше строк, чем помещается в памяти.

Генерация кода C/C + +
Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

Генерация кода GPU
Сгенерируйте код CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью GPU Coder™

Массивы графических процессоров
Ускорите код, запустив на графическом процессорном модуле (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Распределенные массивы
Разделите большие массивы по объединенной памяти вашего кластера с помощью Parallel Computing Toolbox™.