mean

Аргументы

x

вектор, матрица или гиперматрица вещественных или комплексных чисел. Допускаются разрежённые матрицы.

orientation

направление соответствует индексу размерности по которой вычисляется матожидание. "r" эквивалентен 1. "c" эквивалентно 2. "m" эквивалентно find(size(x)>1,1).

y

плотный скаляр, если orientation не используется либо если x скаляр. В противном случае массив, такой, что size(y,orientation) равен 1 (разрежённо-кодированный, если x является таким).

Описание

y = mean(x) возвращает матожидание всех элементов. Если хотя бы один элемент равен NaN, то возвращается NaN. Этот скалярный результат всегда плотно кодирован.

y = mean(x,1) или y=mean(x,"r") вычисляет матожидания по строкам. y является строкой, если x является матрицей.

y = mean(x,2) или y=mean(x,"c") вычисляет матожидания по столбцам. y является столбцом, если x является матрицей.

y = mean(x, n) при 3 ≤ n ≤ ndims(x) вычисляет матожидания по n^й размерности x.

y = mean(x,'m') является матожидание по первой неединичной размерности x (для совместимости с Matlab).

mean([]) и mean(sparse([])) возвращают NaN. Для любого orientation не "m", mean([], orientation) возвращает [], а mean(sparse([]), orientation) возвращает sparse([]).

mean() может быть перегружена.

Примеры

С матрицей:

A = [0,1,1,0,1;1,0,0,1,1;0,0,1,0,0;0,0,1,0,0]
mean(A)
mean(A, 'r')
mean(A, 'c')

--> A = [0,1,1,0,1;1,0,0,1,1;0,0,1,0,0;0,0,1,0,0]
 A  =
   0.   1.   1.   0.   1.
   1.   0.   0.   1.   1.
   0.   0.   1.   0.   0.
   0.   0.   1.   0.   0.

--> mean(A)
 ans  =
   0.4

--> mean(A, 'r')
 ans  =
   0.25   0.25   0.75   0.25   0.5

--> mean(A, 'c')
 ans  =
   0.6
   0.6
   0.2
   0.2

С гиперматрицей:

A = [1,0,0,1,0,0,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0,1,0,1,1,0];
A = matrix(A, [4,5,2])
mean(A)
mean(A, 'r')
mean(A, 'c')
mean(A, 3)

A = matrix(1:12, [1,1,2,3,2]);
// в этом случае mean(A,'m') эквивалентно mean(A,3), первая неединичная размерность A
mean(A, 'm')

--> A = matrix(A, [4,5,2])
 A  =
(:,:,1)
   1.   0.   1.   0.   1.
   0.   0.   1.   1.   0.
   0.   1.   1.   0.   1.
   1.   1.   1.   1.   1.

(:,:,2)
   1.   1.   1.   1.   0.
   1.   0.   1.   0.   1.
   1.   1.   1.   0.   1.
   0.   0.   0.   1.   0.

--> mean(A)
 ans  =
   0.625

--> mean(A, 'r')
 ans  =
(:,:,1)
   0.5   0.5   1.   0.5   0.75

(:,:,2)
   0.75   0.5   0.75   0.5   0.5

--> mean(A, 'c')
 ans  =
(:,:,1)
   0.6
   0.4
   0.6
   1.

(:,:,2)
   0.8
   0.6
   0.8
   0.2

--> mean(A, 3)
 ans  =
   1.    0.5   1.    0.5   0.5
   0.5   0.    1.    0.5   0.5
   0.5   1.    1.    0.    1.
   0.5   0.5   0.5   1.    0.5

Смотрите также

• sum — сумма элементов массива
• median — median (row median, column median,...) of vector/matrix/array entries
• stdev — standard deviation (row or column-wise) of vector/matrix entries

История