在NumPy中，可以使用mean函数来计算数组的平均值。对于多维数组，可以使用axis参数来指定计算平均值的轴。下面是关于Python:Numpy求平均向量的实例的详细攻略。
mean函数的语法
mean函数的法如下：
numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>)
参数说明：
- a：要计算平均值的数组。
- axis：指定计算平均值的轴。默认为None，表示计算所有元素的平均值。
- dtype：返回数组的数据类型。
- out：指定输出数组。
- keepdims：是否保持维度不变。
mean函数的返回值
mean函数返回一个数组，表示计算后的平均值。
示例一：计算一维数组的平均值
下面是一个计算一维数组的平均值的示例代码：
import numpy as np
# 创建一个维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 计算数组的平均值
mean = np.mean(a)
print(mean)
上面的代码创建了一个一维数组a，并使用mean函数计算了这个数组的平均值。我们可以使用print函数来打印平均值。
输出结果为：
3.0
示例二：计算二维数组的平均向量
下面是一个计算二维数组的平均向量的示例代码：
import numpy as np
# 创建一个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# 沿着列轴计算数组的平均值
mean = np.mean(a, axis=0)
print(mean)
上面的代码创建了一个二维数组a，并使用mean函数沿着列轴计算了这个数组的平均向量。我们可以使用print函数来打印平均向量。
输出结果为：
[3. 4.]
示例三：计算三维数组的平均向量
下面是一个计算三维数组的平均向量的示例代码：
import numpy as np
# 创建一个三维数组
a = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
# 沿着第一个维度计算数组的平均值
mean = np.mean(a, axis=0)
print(mean)
上面的代码创建了一个三维数组a，并使用mean函数沿着第一个维度计算了这个数组的平均向量。我们可以使用print函数来打印平均向量。
输出结果为：
[[3. 4.]
[5. 6.]]
总结
本文介绍了使用mean函数来计算数组的平均值。对于多维数组，可以使用axis参数来指定计算平均值的轴。我们还提供了三个示例来演示计算一维数组、二维数组和三维数组的平均向量的用法。