Как найти среднее значение матлаб

Average or mean value of array

Syntax

Description

example

M = mean(A) returns the mean of the
elements of A along the first array dimension whose size is
greater than 1.

  • If A is a vector, then mean(A) returns
    the mean of the elements.

  • If A is a matrix, then mean(A) returns
    a row vector containing the mean of each column.

  • If A is a multidimensional array, then
    mean(A) operates along the first array dimension
    whose size is greater than 1, treating the elements as vectors. The size of
    M in this dimension becomes 1,
    while the sizes of all other dimensions remain the same as in
    A.

  • If A is a table
    or timetable, then mean(A) returns a one-row table
    containing the mean of each variable. (since R2023a)

example

M = mean(A,"all")
returns the mean over all elements of A.

example

M = mean(A,dim) returns the
mean along dimension dim. For example, if A is
a matrix, then mean(A,2) returns a column vector containing the
mean of each row.

example

M = mean(A,vecdim)
returns the mean based on the dimensions specified in the vector
vecdim. For example, if A is a matrix,
then mean(A,[1 2]) returns the mean of all elements in
A because every element of a matrix is contained in the array
slice defined by dimensions 1 and 2.

example

M = mean(___,outtype) returns the mean
with a specified data type for any of the previous syntaxes.
outtype can be "default",
"double", or "native".

example

M = mean(___,missingflag) specifies
whether to include or omit missing values in A. For example,
mean(A,"omitmissing") ignores all missing values when
computing the mean. By default, mean includes missing
values.

Examples

collapse all

Mean of Matrix Columns

Create a matrix and compute the mean of each column.

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 = 1×3

    1.7500    2.2500    1.7500

Mean of Matrix Rows

Create a matrix and compute the mean of each row.

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 = 4×1

    0.6667
    2.3333
    1.3333
    2.0000

Mean of 3-D Array

Create a 4-by-2-by-3 array of integers between 1 and 10 and compute the mean values along the second dimension.

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

Mean of Array Page

Create a 3-D array and compute the mean over each page of data (rows and columns).

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

To compute the mean over all dimensions of an array, you can either specify each dimension in the vector dimension argument, or use the "all" option.

Mean of Single-Precision Array

Create a single-precision vector of ones and compute its single-precision mean.

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

The result is also in single precision.

Mean Excluding Missing Values

Create a matrix containing NaN values.

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

Compute the mean values of the matrix, excluding missing values. For matrix columns that contain any NaN value, mean computes with the non-NaN elements. For matrix columns that contain all NaN values, the mean is NaN.

M = 1×4

    1.7700    0.1675       NaN   -1.3800

Input Arguments

collapse all

AInput array
vector | matrix | multidimensional array | table | timetable

Input array, specified as a vector, matrix, multidimensional array, table, or timetable.

  • If A is a scalar, then
    mean(A) returns
    A.

  • If A is an empty 0-by-0 matrix, then
    mean(A) returns
    NaN.

Data Types: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | char | datetime | duration | table | timetable

dimDimension to operate along
positive integer scalar

Dimension
to operate along, specified as a positive integer scalar. If you do not specify the dimension,
then the default is the first array dimension of size greater than 1.

Dimension dim indicates the dimension whose
length reduces to 1. The size(M,dim) is 1,
while the sizes of all other dimensions remain the same.

Consider an m-by-n input matrix,
A:

  • mean(A,1) computes the mean of the elements
    in each column of A and returns a
    1-by-n row
    vector.

    mean(A,1) column-wise operation

  • mean(A,2) computes the mean of the elements
    in each row of A and returns an
    m-by-1 column
    vector.

    mean(A,2) row-wise operation

mean returns A when dim is
greater than ndims(A) or when size(A,dim) is 1.

vecdimVector of dimensions
vector of positive integers

Vector of dimensions, specified as a vector of positive integers. Each
element represents a dimension of the input array. The lengths of the output
in the specified operating dimensions are 1, while the others remain the
same.

Consider a 2-by-3-by-3 input array, A. Then
mean(A,[1 2]) returns a 1-by-1-by-3 array whose
elements are the means over each page of A.

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

outtypeOutput data type
"default" (default) | "double" | "native"

Output data type, specified as one of the values in this table. These options also specify the
data type in which the operation is performed.

outtype Output data type
"default" double, unless the input data type is single,
duration,
datetime, table, or
timetable, in which case, the output
is "native"
"double" double, unless the data input type is duration,
datetime, table,
or timetable, in which case,
"double" is not supported
"native"

Same data type as the input, unless:

  • Input data type is logical,
    in which case, the output is
    double

  • Input data type is char, in
    which case, "native" is not
    supported

  • Input data type is
    timetable, in which case, the
    output is table

missingflagMissing value condition
"includemissing" (default) | "includenan" | "includenat" | "omitmissing" | "omitnan" | "omitnat"

Missing value condition, specified as one of the values in this
table.

Value Input Data Type Description
"includemissing" All supported data types

Include missing values in
A when computing the mean. If any
element in the operating dimension is missing, then the
corresponding element in M is
missing.

"includenan" double, single,
duration
"includenat" datetime
"omitmissing" All supported data types Ignore missing values in
A, and compute the mean over fewer
points. If all elements in the operating dimension are
missing, then the corresponding element in
M is missing.
"omitnan" double, single,
duration
"omitnat" datetime

More About

collapse all

Mean

For a finite-length vector A made up of
N scalar observations, the mean is defined as

Extended Capabilities

Tall Arrays
Calculate with arrays that have more rows than fit in memory.

This function fully supports tall arrays. For
more information, see Tall Arrays.

C/C++ Code Generation
Generate C and C++ code using MATLAB® Coder™.

Usage notes and limitations:

  • If you specify dim, then it must
    be a constant.

  • The outtype and missingflag
    options must be constant character vectors or strings.

  • Integer types do not support the "native" output
    data type option.

  • See Variable-Sizing Restrictions for Code Generation of Toolbox Functions (MATLAB Coder).

GPU Code Generation
Generate CUDA® code for NVIDIA® GPUs using GPU Coder™.

Usage notes and limitations:

  • If you specify dim, then it must be a constant.

  • The outtype and missingflag options
    must be constant character vectors or strings.

  • Integer types do not support the "native" output data
    type option.

Thread-Based Environment
Run code in the background using MATLAB® backgroundPool or accelerate code with Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool.

This function fully supports thread-based environments. For
more information, see Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment.

GPU Arrays
Accelerate code by running on a graphics processing unit (GPU) using Parallel Computing Toolbox™.

The mean function
partially supports GPU arrays. Some syntaxes of the function run on a GPU when you specify the
input data as a gpuArray (Parallel Computing Toolbox). Usage notes and limitations:

  • The "native" option is not supported.

For more information, see Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox).

Distributed Arrays
Partition large arrays across the combined memory of your cluster using Parallel Computing Toolbox™.

Usage notes and limitations:

  • The "native" option is not supported.

For more information, see Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox).

Version History

Introduced before R2006a

expand all

R2023a: Perform calculations directly on tables and timetables

The mean function can calculate on all variables within a table or
timetable without indexing to access those variables. All variables must have data types
that support the calculation. For more information, see Direct Calculations on Tables and Timetables.

R2023a: Specify missing value condition

Include or omit all missing values in the input array when computing the mean by
using the "includemissing" or "omitmissing"
options. Previously, "includenan", "omitnan",
"includenat", and "omitnat" specified a
missing value condition that was specific to the data type of the input
array.

R2023a: Improved performance with small group size

The mean function shows improved performance when computing
over a real vector when the operating dimension is not specified. The function
determines the default operating dimension more quickly in R2023a than in
R2022b.

For example, this code computes the mean along the default vector dimension. The
code is about 2.2x faster than in the previous release.

function timingMean
A = rand(10,1);
for i = 1:8e5
    mean(A);
end
end

The approximate execution times are:

R2022b: 0.91 s

R2023a: 0.41 s

The code was timed on a Windows® 10, Intel®
Xeon® CPU E5-1650 v4 @ 3.60 GHz test system using the
timeit function.

R2018b: Operate on multiple dimensions

Operate on multiple dimensions of the input array at a time. Specify a vector of
operating dimensions, or specify the "all" option to operate on
all array dimensions.

mean

Синтаксис

Описание

пример

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

  • Если A вектор, затем mean(A) возвращает среднее значение элементов.

  • Если A матрица, затем mean(A) возвращает вектор-строку, содержащий среднее значение каждого столбца.

  • Если A многомерный массив, затем mean(A) действует вдоль первого измерения массива, размер которого не равняется 1, обрабатывая элементы как векторы. Эта размерность становится 1 в то время как размеры всех других размерностей остаются то же самое.

пример

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

пример

M = mean(A,dim) возвращает среднее значение по измерению dim. Например, если A матрица, затем mean(A,2) вектор-столбец, содержащий среднее значение каждой строки.

пример

M = mean(A,vecdim) вычисляет среднее значение на основе размерностей, заданных в векторном vecdim. Например, если A матрица, затем mean(A,[1 2]) среднее значение всех элементов в A, поскольку каждый элемент матрицы содержится в срезе массивов, заданном размерностями 1 и 2.

пример

M = mean(___,outtype) возвращает среднее значение с заданным типом данных, с помощью любого из входных параметров в предыдущих синтаксисах. outtype может быть 'default''double', или 'native'.

пример

M = mean(___,nanflag) задает, включать ли или не использовать NaN значения от вычисления для любого из предыдущих синтаксисов. mean(A,'includenan') включает весь NaN значения в вычислении, в то время как mean(A,'omitnan') игнорирует их.

Примеры

свернуть все

Среднее значение столбцов матрицы

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 = 1×3

    1.7500    2.2500    1.7500

Среднее значение матричных строк

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 = 4×1

    0.6667
    2.3333
    1.3333
    2.0000

Среднее значение трехмерного массива

Создайте 4 2 3 массивами целых чисел между 1 и 10 и вычислите средние значения вдоль второго измерения.

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 массивов

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 в R2018b, вычислять среднее значение по всем размерностям массива, можно или задать каждую размерность в векторном аргументе размерности или использовать 'all' опция.

Среднее значение массива с одинарной точностью

Создайте вектор с одинарной точностью из единиц и вычислите его среднее значение с одинарной точностью.

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

Результат находится также в одинарной точности.

Значение, исключая NaN

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

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

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

Входные параметры

свернуть все

AВходной массив
вектор | матрица | многомерный массив

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

  • Если A скаляр, затем mean(A) возвращает A.

  • Если A пустая матрица 0 на 0, затем mean(A) возвращает NaN.

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | char | datetime | duration

dimРазмерность, которая задает направление расчета
положительный целочисленный скаляр

Величина для работы, заданная как положительный целый скаляр. Если значение не задано, то по умолчанию это первый размер массива, не равный 1.

Размерность dim указывает на размерность, длина которой уменьшает до 1. size(M,dim) 1, в то время как размеры всех других размерностей остаются то же самое.

Рассмотрите двумерный входной массив, A.

  • Если dim = 1, затем mean(A,1) возвращает вектор-строку, содержащий среднее значение элементов в каждом столбце.

  • Если dim = 2, затем mean(A,2) возвращает вектор-столбец, содержащий среднее значение элементов в каждой строке.

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

Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

vecdimВектор из размерностей
вектор из положительных целых чисел

Вектор из размерностей в виде вектора из положительных целых чисел. Каждый элемент представляет размерность входного массива. Продолжительности выхода в заданных операционных размерностях равняются 1, в то время как другие остаются то же самое.

Рассмотрите 2 3х3 входным массивом, A. Затем mean(A,[1 2]) возвращает 1 1 3 массивами, элементами которых являются средние значения по каждой странице A.

Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

outtypeТип выходных данных
'default' (значение по умолчанию) | 'double' | 'native'

Выходные данные вводят в виде 'default''double', или 'native'. Эти опции также задают тип данных, в котором выполняется операция.

outtype Тип выходных данных
'default' double, если типом входных данных не является singleдлительность, или datetime, в этом случае выходом является 'native'
'double' double, если типом данных не является duration или datetime, в этом случае, 'double' не поддерживается
'native' совпадающий тип данных как вход, если

  • Типом входных данных является logical, в этом случае выходом является double

  • Типом входных данных является char, в этом случае, 'native'не поддерживается

Типы данных: char

nanflag NaN условие
'includenan' (значение по умолчанию) | 'omitnan'

NaN условие в виде одного из этих значений:

  • 'includenan' — Включайте NaN значения при вычислении среднего значения, приведении к NaN.

  • 'omitnan' — Проигнорируйте весь NaN значения во входе.

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

Типы данных: char

Больше о

свернуть все

Среднее значение

Для вектора случайной переменной A составил из скалярных наблюдений N, среднее значение задано как

Расширенные возможности

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

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

Указания и ограничения по применению:

  • Если вы задаете dim, затем это должна быть константа.

  • outtype и nanflag опции должны быть постоянными векторами символов.

  • Целочисленные типы не поддерживают 'native' выходные данные вводят опцию.

  • «Смотрите информацию о генерации кода функций Toolbox (MATLAB Coder) в разделе «»Ограничения переменных размеров»».».

Генерация кода графического процессора
Сгенерируйте код CUDA® для NVIDIA® графические процессоры с помощью GPU Coder™.

Указания и ограничения по применению:

  • Если вы задаете dim, затем это должна быть константа.

  • outtype и nanflag опции должны быть постоянными векторами символов.

  • Целочисленные типы не поддерживают 'native' выходные данные вводят опцию.

Основанная на потоке среда
Запустите код в фоновом режиме с помощью MATLAB® backgroundPool или ускорьте код с Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool.

Эта функция полностью поддерживает основанные на потоке среды. Для получения дополнительной информации смотрите функции MATLAB Запуска в Основанной на потоке Среде.

Массивы графического процессора
Ускорьте код путем работы графического процессора (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Указания и ограничения по применению:

  • 'native' опция не поддерживается.

Для получения дополнительной информации смотрите функции MATLAB Запуска на графическом процессоре (Parallel Computing Toolbox).

Распределенные массивы
Большие массивы раздела через объединенную память о вашем кластере с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Указания и ограничения по применению:

  • 'native' опция не поддерживается.

Для получения дополнительной информации смотрите функции MATLAB Запуска с Распределенными Массивами (Parallel Computing Toolbox).

Представлено до R2006a

Improve Article

Save Article

Like Article

  • Read
  • Discuss
  • Improve Article

    Save Article

    Like Article

    Mean or average is the average of a sequence of numbers. In MATLAB, mean (A) returns the mean of the components of A along the first array dimension whose size doesn’t equal to 1. Suppose that A is a vector, then mean(A) returns the mean of the components. Now, if A is a Matrix form, then mean(A) returns a row vector containing the mean of every column.

    Mean{displaystyle {bar {x}}={frac {1}{n}}left(sum _{i=1}^{n}{x_{i}}right)={frac {x_{1}+x_{2}+cdots +x_{n}}{n}}}        

    Example:

    Mean of sequence x = [1,2,3,4,5]  = Sum of numbers/Count of numbers

                                                      = 15/5

                                                      = 3

    Different syntax of the mean() method is:

    • M = mean(A)
    • M = mean(A,’all’)
    • M = mean(A,dim)
    • M = mean(A,vecdim)

     M = mean(A)

    • It returns the mean of sequence A.
    • If A is a vector, then it returns the mean of all elements in the vector
    • If A is a matrix, then it returns a vector where each element is the mean of each column in A.

    Example:

    Matlab

    A = [1 2 3 4 5];

    disp("Vector :");

    disp(A);

    x = mean(A);

    disp("Mean :");

    disp(x);

    Output:

    Example:

    Matlab

    A = [1 1 2; 2 3 2; 0 1 2; 1 5 7];

    disp("Matrix :");

    disp(A);

    x = mean(A);

    disp("Mean :");

    disp(x);

    Output :

    M = mean(A, ‘all’)

    It returns the mean of all the elements in A either it can be vector or matrix.

    Example:

    Matlab

    A = [1 1 2; 2 3 2; 0 1 2; 1 5 7];

    disp("Matrix :");

    disp(A);

    x = mean(A,'all');

    disp("Mean :");

    disp(x);

    Output :

    M = mean(A,dim)

    • It returns the mean of matrix A along each of the given dim.
    • If dim = 1, then it returns a vector where the mean of each column is included.
    • If dim = 2, then it returns a vector where the mean of each row is included.

    Example:

    Matlab

    A = [1 1 2; 2 3 2; 0 1 2; 1 5 7];

    disp("Matrix :");

    disp(A);

    x = mean(A,2);

    disp("Mean :");

    disp(x);

    Output :

    M = mean(A,vecdim)

    • It returns the mean of A based on the specified dimensions vecdim in A.
    • If A is a 2-by-2-by-3 array, then mean(A,[1 2]) calculates the mean of each page of size 2-by-2 as it’s considered as a single entity. So it returns the vector of size 3 as the mean of each page.

    Example:

    Matlab

    A(:,:,1) = [12 2; -1 1];

    A(:,:,2) = [3 13; -2 10];

    A(:,:,3) = [4 7 ; 3 -3];

    disp("Array :");

    disp(A);

    M1 = mean(A,[1 2]);

    disp("Mean of each page :");

    disp(M1);

    Output:

    Last Updated :
    29 Jun, 2021

    Like Article

    Save Article

    Mean Function in Matlab

    Overview of Mean Function in Matlab

    MATLAB is a language used for technical computing. As most of us will agree, an easy to use environment is a must for integrating tasks of computing, visualizing and finally programming. MATLAB does the same by providing an environment that is not only easy to use but also, the solutions that we get are displayed in terms of mathematical notations which most of us are familiar with. In this article, we are going to discuss the mean function in detail in Matlab.

    Uses of MATLAB include (but not limited to)

    • Computation
    • Development of Algorithms
    • Modeling
    • Simulation
    • Prototyping
    • Data analytics (Analysis and Visualization of data)
    • Engineering & Scientific graphics
    • Application development

    MATLAB provides its user with a basket of functions, in this article we will understand a powerful function called the ‘Mean function’.

    Syntax of Mean Function in Matlab

    Let us understand the Syntax of mean function in MATLAB

    • M = mean(X)
    • M = mean(X,dim)
    • M = mean(X,vecdim)
    • M = mean(___,outtype)
    • M = mean(___,nanflag)

    Now let us understand all these one by one with the help of examples

    But before that, please keep in mind that in MATLAB, matrices have the following dimensions:

    1=rows, 2=columns, 3=depth

    Description of Mean Function in Matlab

    1. M = mean(X)

    • This function will return the mean of all the elements of ‘X’, along the dimension of the array which is non-singleton i.e. the size is not equal to 1 (It will consider the first dimension which is non-singleton).
    • mean(X) will return the mean of the elements, if X is a vector.
    • mean(X) will return a row vector which will have mean of each column, if X is a matrix.
    • If X is a multidimensional array, mean(X) will operate along the 1st array dimension whose size is non-singleton (not equal to 1) and will treat all the elements as vectors. This dimension will become 1 and the size of other dimensions will not be changed.

    Example

    X = [2 3 5;   4 6 1;   6 2 4;   1 2 7]

    So,
    Mean syntax2

    Solution: M = mean(X) = 3.2500     3.2500     4.2500

    Here, since the dimension is not mentioned, the mean is taken along the row elements {for the first set of row elements we will get (2 + 4 + 6 + 1) divided by 4, i.e. 3.2500 and so on}

    2. M = mean(X, dim)

    This function will result in the mean along the dimension dim. The dimension passed will be a scalar quantity.

    Example

    X = [3 2 4;   1 5 2;   2 6 0;   3 7 5]             

    So,
    Mean syntax2

    Solution

    Mean example2 solution

    3. M = mean(X, vecdim)

    This function will calculate the mean on the basis of the dimensions specified in the vecdim vector. For eg. if we have a matrix, then the mean(X,[1 2]) will be the mean of all the elements present in A, because every element of the matrix A will be contained in the slice of the array defined by the dimensions 1 & 2 (As already mentioned, please do Remember that dimension 1 is for Rows and 2 is for columns)

    Example

    Let’s first create an array:

    X(:,  :,  1) = [3 5;   2 6];
    X(:,  :,  2) = [2 7;   1 3];

    We need to find M = mean(X, [1,2])

    Solution: M1 =
    M1(:,  :,  1) = 4
    M1(:,  :,  2) = 3.2500

    There is also a new feature introduced in MATLAB, starting in R2018b.
    This helps us to calculate the mean over all the dimensions of the array. We can simply pass ‘all’ as the argument to our function.

    So, if we again consider the above-mentioned example and use the function M = mean(X, ‘all’), we will get the output as 3.6250 (which is actually the mean of 4 and 3.25 obtained above )

    4. M = mean(___,outtype)

    It will use any of any input arguments of the previous syntax and return the mean with the specified data type(outtype)

    Out type can be of following three types:

    • Default
    • Double
    • Native

    Let’s understand this under 2 scenarios:

    • When an argument is native
    • When the argument is “double”

    Example 1 (Argument is native)

    X = int32(1 : 5);
    M = mean(A, ‘native’)

    Solution:

    M = int32
    3

    Where int32 is the native data type of the elements of X and 3 is mean of the elements from 1 to 5

    Example 2 (Argument is “double”)

    X = ones(5,1);
    M = mean(X, ‘double)

    Solution:

    M = 1
    Here, we can check the class of output by using: class(M), which will return ‘double’

    5. M = mean(___,nanflag)

    This function will define whether to exclude or include NaN values from the computation of any previous syntaxes.
    It has the following 2 types:

    • Mean(X,’omitNaN’): It will omit all NaN values from the calculation
    • Mean(X,’includeNaN’): It will add all the NaN values in the calculation.

    Example 

    Let’s define a vector X = [1 1 1 NaN 1 NaN];
    M = mean(A,’omitnan’)

    Solution: Here, the output that we will get is mean of all the values after removing NaN values, which is:‘1’

    So, as we can see, MATLAB is a system whose basic data element is an array that does not require any dimensioning. This allows us to solve computing problems, especially the problems with matrix & vector formulations.
    All this is done in a significantly less amount of time when compared to writing a program in a scalar and non-interactive language such as C.

    Recommended Articles

    This is a guide to Mean Function in Matlab. Here we discuss the uses of Matlab along with a description of Mean Function in Matlab with its syntax and various examples.

    1. Vectors in Matlab
    2. Transfer Functions in Matlab
    3. How to Install MATLAB
    4. Python vs Matlab
    5. MATLAB Functions
    6. Matlab Compiler | Applications of Matlab Compiler
    7. Use of Matlab AND Operator
    8. Complete Guide to Vectors in R

    mean

    Average or mean value of arrays

    Syntax

    • M = mean(A)
      M = mean(A,dim)
      

    Description

    M = mean(A)
    returns the mean values of the elements along different dimensions of an array.

    If A is a vector, mean(A) returns the mean value of A.

    If A is a matrix, mean(A) treats the columns of A as vectors, returning a row vector of mean values.

    If A is a multidimensional array, mean(A) treats the values along the first non-singleton dimension as vectors, returning an array of mean values.

    M = mean(A,dim)
    returns the mean values for elements along the dimension of A specified by scalar dim.

    Examples

    • A = [1 2 4 4; 3 4 6 6; 5 6 8 8; 5 6 8 8];
      mean(A)
      ans =
          3.5000    4.5000    6.5000    6.5000
      
      mean(A,2) 
      ans =
          2.7500
          4.7500
          6.7500
          6.7500
      

    See Also

    corrcoef, cov, max, median, min, std

       max   median 

    Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Как найти статуэтку по фото
  • Как найти плохой конденсатор
  • Как составить завещание квартиры на сына
  • Как составить план по сказке девочка снегурочка
  • Как составить основную образовательную программу для доу