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mean

数组的均值

说明

示例

M = mean(A) 返回 A 沿大小大于 1 的第一个数组维度的元素的均值

  • 如果 A 是向量,则 mean(A) 返回元素均值。

  • 如果 A 为矩阵,那么 mean(A) 返回包含每列均值的行向量。

  • 如果 A 是多维数组,则 mean(A) 沿大小大于 1 的第一个数组维度计算,并将这些元素视为向量。此维度中 M 的大小变为 1,而所有其他维度的大小仍与在 A 中相同。

  • 如果 A 是表或时间表,则 mean(A) 返回包含每个变量的均值的单行表。 (自 R2023a 起)

示例

M = mean(A,"all") 返回 A 的所有元素的均值。

示例

M = mean(A,dim) 返回维度 dim 上的均值。例如,如果 A 为矩阵,则 mean(A,2) 返回包含每一行均值的列向量。

示例

M = mean(A,vecdim) 返回向量 vecdim 所指定的维度上的均值。例如,如果 A 是矩阵,则 mean(A,[1 2]) 返回 A 中所有元素的均值,因为矩阵的每个元素包含在由维度 1 和 2 定义的数组切片中。

示例

M = mean(___,outtype) 返回上述任一语法的指定数据类型的均值。outtype 可以是 "default""double""native"

示例

M = mean(___,missingflag) 指定包括还是忽略 A 中的缺失值。例如,mean(A,"omitmissing") 在计算均值时会忽略所有缺失值。默认情况下,mean 包括缺失值。

示例

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创建一个矩阵并计算每列的均值。

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

创建一个矩阵并计算每行的均值。

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)
M = 4×1

    0.6667
    2.3333
    1.3333
    2.0000

创建一个包含 1 到 10 之间整数的 4×2×3 数组,并沿第二个维度计算均值。

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

创建一个三维数组并计算每页数据(行和列)的均值。

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

要计算一个数组的所有维度上的均值,可以在向量维参数中指定每个维度,或使用 "all" 选项。

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

创建一个由 1 组成的单精度向量并计算其单精度均值。

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

结果也是单精度值。

class(M)
ans = 
'single'

创建一个包含 NaN 值的矩阵。

A = [1.77 -0.005 NaN -2.95; NaN 0.34 NaN 0.19]
A = 2×4

    1.7700   -0.0050       NaN   -2.9500
       NaN    0.3400       NaN    0.1900

计算矩阵的均值,不包括缺失值。对于包含任一 NaN 值的矩阵列,mean 使用非 NaN 元素进行计算。对于包含的值都是 NaN 的矩阵列,均值为 NaN

M = mean(A,"omitnan")
M = 1×4

    1.7700    0.1675       NaN   -1.3800

输入参数

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输入数组,指定为向量、矩阵、多维数组、表或时间表。

  • 如果 A 是标量,则 mean(A) 返回 A

  • 如果 A 为 0×0 空矩阵,则 mean(A) 返回 NaN

数据类型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | char | datetime | duration | table | timetable

沿其运算的维度,指定为正整数标量。如果不指定维度,则默认为第一个大于 1 的数组维度。

维度 dim 表示长度减至 1 的维度。size(M,dim)1,而所有其他维度的大小保持不变。

以一个 m×n 输入矩阵 A 为例:

  • mean(A,1) 计算 A 的每列中元素的均值,并返回一个 1×n 行向量。

    mean(A,1) column-wise operation

  • mean(A,2) 计算 A 的每行中元素的均值,并返回一个 m×1 列向量。

    mean(A,2) row-wise operation

dim 大于 ndims(A) 或者 size(A,dim)1 时,mean 返回 A

维度向量,指定为正整数向量。每个元素代表输入数组的一个维度。指定的操作维度的输出长度为 1,而其他保持不变。

以 2×3×3 输入数组 A 为例。然后 mean(A,[1 2]) 返回一个 1×1×3 数组,其元素是 A 的每个页面的均值。

Mapping of a 2-by-3-by-3 input array to a 1-by-1-by-3 output array

输出数据类型,指定为下表中的值之一。这些选项还指定执行运算采用的数据类型。

outtype输出数据类型
"default"double,除非输入数据类型为 singledurationdatetimetabletimetable,在此情况下输出为 "native"
"double"double,除非数据输入类型为 durationdatetimetabletimetable,在此情况下不支持 "double"
"native"

与输入相同的数据类型,除非:

  • 输入数据类型为 logical,在这种情况下,输出为 double

  • 输入数据类型为 char,在这种情况下不支持 "native"

  • 输入数据类型为 timetable,在这种情况下,输出为 table

缺失值条件,指定为下表中的值之一。

输入数据类型描述
"includemissing"所有支持的数据类型

在计算均值时包括 A 中的缺失值。如果运算维度中的任一元素缺失,则 M 中的对应元素也会缺失。

"includenan"double, single, duration
"includenat"datetime
"omitmissing"所有支持的数据类型忽略 A 中的缺失值并基于较少的点计算均值。如果运算维度中的所有元素都缺失,则 M 中的对应元素也会缺失。
"omitnan"double, single, duration
"omitnat"datetime

详细信息

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均值

对于由 N 标量观测值组成的有限长向量 A,均值定义为

μ=1Ni=1NAi.

扩展功能

版本历史记录

在 R2006a 之前推出

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另请参阅

函数