np.mean() în NumPy

np.mean(a, axis=None, dtype=None, keepdims=False)
np.median(a, axis=None, keepdims=False)
np.average(a, axis=None, weights=None, returned=False)

Ce face np.mean()

np.mean() calculează media aritmetică: suma elementelor împărțită la numărul lor. Ca la np.sum(), parametrul axis alege direcția (axis=0 pe coloane, axis=1 pe rânduri). Rezultatul este mereu un număr cu virgulă, chiar dacă datele sunt întregi.

np.median() returnează valoarea din mijloc după sortare (pentru un număr par de elemente, media celor două din mijloc). Mediana este puțin influențată de valorile extreme, de aceea se folosește des pentru salarii sau prețuri.

np.average() face același lucru ca np.mean(), dar acceptă weights: fiecare valoare are o pondere. Așa calculezi, de exemplu, media notelor ținând cont de numărul de credite.

Parametri

Parametru	Descriere
a	Datele.
axis	Axa pe care se face media; None = tot tabloul.
weights	Doar la np.average: ponderile, cu aceeași lungime ca datele (sau ca axa aleasă).
returned	Doar la np.average: dacă este True, returnează și suma ponderilor.
keepdims	Păstrează axa calculată cu lungimea 1.

Ce returnează

Un scalar np.float64 sau un tablou de medii.

Exemple

Exemplul 1: Media notelor pe elev și pe materie

Rândurile sunt elevii Ana, Mihai, Ioana; coloanele sunt trei materii.

import numpy as np

note = np.array([
    [9, 8, 10],   # Ana
    [6, 7, 5],    # Mihai
    [10, 9, 9],   # Ioana
])

print("Media generală:", note.mean().round(2))
print("Pe elev:", np.mean(note, axis=1).round(2))
print("Pe materie:", np.mean(note, axis=0).round(2))

Rezultat

Media generală: 8.11
Pe elev: [9.   6.   9.33]
Pe materie: [8.33 8.   8.  ]

Exemplul 2: Medie sau mediană

Un singur salariu foarte mare trage media în sus; mediana rămâne aproape de salariile obișnuite.

import numpy as np

salarii = np.array([4200, 4500, 4800, 5000, 31000])
print("Media:", np.mean(salarii))
print("Mediana:", np.median(salarii))

Rezultat

Media: 9900.0
Mediana: 4800.0

Exemplul 3: Media ponderată cu credite

Nota de la materia cu 6 credite contează de trei ori mai mult decât cea cu 2 credite.

import numpy as np

note = np.array([10, 6, 8])
credite = np.array([6, 2, 4])

print("Media simplă:", round(float(np.mean(note)), 2))
print("Media ponderată:", round(float(np.average(note, weights=credite)), 2))

Rezultat

Media simplă: 8.0
Media ponderată: 8.67

Greșeli frecvente

• Dai weights lui np.mean(): parametrul nu există acolo și primești TypeError. Ponderile merg doar la np.average().
• Calculezi media pe date cu np.nan: rezultatul este nan. Folosește np.nanmean() sau elimină întâi valorile lipsă.
• Folosești media pentru date cu valori extreme (salarii, prețuri de case) și tragi concluzii greșite. Uită-te și la mediană.

Comenzi înrudite

• np.sum(): Adună elementele unui tablou: pe tot tabloul, pe coloane (axis=0) sau pe rânduri (axis=1).
• np.std(): Calculează abaterea standard (np.std) și varianța (np.var); ddof=0 pentru populație, ddof=1 pentru eșantion.
• np.percentile(): Calculează percentile (q între 0 și 100) cu np.percentile sau cuantile (q între 0 și 1) cu np.quantile.
• np.nan și funcțiile nan*: Lucrul cu valori lipsă: np.nan, np.isnan și funcțiile nansum, nanmean, nanmin, nanmax care ignoră NaN.