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mean

Valor medio o promedio de un arreglo

Descripción

ejemplo

M = mean(A) devuelve la media de los elementos de A en la primera dimensión del arreglo cuyo tamaño no es igual a 1.

  • Si A es un vector, mean(A) devuelve la media de los elementos.

  • Si A es una matriz, mean(A) devuelve un vector fila que contiene la media de cada columna.

  • Si A es un arreglo multidimensional, mean(A) opera en la primera dimensión del arreglo cuyo tamaño no es igual a 1 y trata los elementos como vectores. El tamaño de esta dimensión se convierte en 1, mientras que los tamaños de todas las demás dimensiones se mantienen iguales que en A.

ejemplo

M = mean(A,'all') calcula la media de todos los elementos de A. Esta sintaxis es válida para las versiones R2018b y posteriores de MATLAB®.

ejemplo

M = mean(A,dim) devuelve la media de la dimensión dim. Por ejemplo, si A es una matriz, mean(A,2) es un vector columna que contiene la media de cada fila.

ejemplo

M = mean(A,vecdim) calcula la media basándose en las dimensiones que se especifican en el vector vecdim. Por ejemplo, si A es una matriz, mean(A,[1 2]) es la media de todos los elementos de A, puesto que todos los elementos de la matriz están incluidos en la parte del arreglo que establecen las dimensiones 1 y 2.

ejemplo

M = mean(___,outtype) devuelve la media con el tipo de datos especificado usando cualquiera de los argumentos de entrada de las sintaxis anteriores. outtype puede ser 'default', 'double' o 'native'.

ejemplo

M = mean(___,nanflag) especifica si incluir u omitir valores NaN en el cálculo de cualquiera de las sintaxis anteriores. mean(A,'includenan') incluye todos los valores NaN en el cálculo, mientras que mean(A,'omitnan') los ignora.

Ejemplos

contraer todo

Cree una matriz y calcule la media de cada columna.

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 = mean(A)
M = 1×3

    1.7500    2.2500    1.7500

Cree una matriz y calcule la media de cada fila.

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 = mean(A,2)
M = 4×1

    0.6667
    2.3333
    1.3333
    2.0000

Cree un arreglo de 4 por 2 por 3 de enteros entre 1 y 10 y calcule los valores de media de la segunda dimensión.

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

Cree un arreglo 3D y calcule la media de cada página de datos (filas y columnas).

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

Para calcular la media de todas las dimensiones de un arreglo a partir de R2018b, puede especificar cada dimensión en el argumento de dimensión del vector o utilizar la opción 'all'.

M2 = mean(A,[1 2 3])
M2 = 3.5000
Mall = mean(A,'all')
Mall = 3.5000

Cree un vector de precisión simple de unos y calcule su media de precisión simple.

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

El resultado también presenta precisión simple.

class(M)
ans = 
'single'

Cree un vector y calcule su media excluyendo los valores NaN.

A = [1 0 0 1 NaN 1 NaN 0];
M = mean(A,'omitnan')
M = 0.5000

Si no especifica 'omitnan', mean(A) devuelve NaN.

Argumentos de entrada

contraer todo

Arreglo de entrada, especificado como vector, matriz o arreglo multidimensional.

  • Si A es un escalar, mean(A) devuelve A.

  • Si A es una matriz 0 por 0 vacía, mean(A) devuelve NaN.

Tipos de datos: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | char | datetime | duration

Dimensión en la que operar, especificada como escalar entero positivo. Si no especifica la dimensión, el valor predeterminado es la primera dimensión del arreglo de tamaño mayor que 1.

La dimensión dim indica la dimensión cuya longitud reduce a 1. El size(M,dim) es 1, mientras que los tamaños de todas las demás dimensiones se mantienen iguales.

Considere una matriz de entrada de m- por n, A:

  • mean(A,1) calcula la media de los elementos de cada columna de A y devuelve un vector fila de 1 por n.

    mean(A,1) column-wise operation

  • mean(A,2) calcula la media de los elementos de cada fila de A y devuelve un vector columna de m por 1.

    mean(A,2) row-wise operation

mean devuelve A cuando dim es mayor que ndims(A) o cuando size(A,dim) es 1.

Vector de dimensiones, especificado como vector de enteros positivos. Cada elemento representa una dimensión del arreglo de entrada. Las longitudes de la salida en las dimensiones operativas especificadas son 1, mientras que las demás se mantienen iguales.

Considere un arreglo de entrada de 2 por 3 por 3, A. En ese caso, mean(A,[1 2]) devuelve un arreglo de 1 por 1 por 3 cuyos elementos son las medias de cada página de A.

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

Tipo de datos de salida, especificado como 'default', 'double' o 'native'. Estas opciones también especifican el tipo de datos con el que se ejecuta la operación.

outtypeTipo de datos de salida
'default'double, a menos que el tipo de datos de entrada sea single, duration o datetime, en cuyo caso la salida es 'native'
'double'double, a menos que el tipo de datos sea duration o datetime, en cuyo caso 'double' no es compatible
'native'

Mismo tipo de datos que la entrada, a menos que

  • El tipo de datos de entrada sea logical, en cuyo caso la salida es double

  • El tipo de datos sea char, en cuyo caso 'native' no es compatible

Tipos de datos: char

Condición NaN, especificada como uno de estos valores:

  • 'includenan': incluye los valores NaN al calcular la media, lo que resulta en NaN.

  • 'omitnan': ignora todos los valores NaN en la entrada.

En el caso de los arreglos datetime, también puede utilizar 'omitnat' o 'includenat' para omitir e incluir valores NaT, respectivamente.

Tipos de datos: char

Más acerca de

contraer todo

Media

En el caso de un vector variable aleatorio A compuesto por N observaciones de escalar, la media se define como

μ=1Ni=1NAi.

Capacidades ampliadas

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a

Consulte también

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