导读 在数据分析和机器学习的路上，`np.mean()` 是我们最亲密的朋友之一。它能帮我们快速求出数据的平均值，而 `axis` 参数则是它的“魔法开...
在数据分析和机器学习的路上，`np.mean()` 是我们最亲密的朋友之一。它能帮我们快速求出数据的平均值，而 `axis` 参数则是它的“魔法开关”。🤔
当你面对一个多维数组时，`axis=0` 会计算每一列的平均值，仿佛是在为每根柱子找平衡点；而 `axis=1` 则专注于行，让每行的数据找到它们的“中位数之魂”。✨
举个栗子：假设你有一张记录学生成绩的表格（二维数组），`axis=0` 可以帮你分析每个科目整体表现，而 `axis=1` 则告诉你每位学生的综合成绩如何。💡
学会灵活运用 `np.mean(axis)`，就像拥有了透视数据本质的“X光”。它不仅能提升你的工作效率，还能让你在数据分析的世界里游刃有余！💪
Python NumPy 数据分析 📊📈