在Python中，`mean`通常指的是计算数据集的平均值，它是统计学中的一个重要概念，用于衡量一组数据的中心位置。在Python中，我们可以使用`numpy`库的`mean（）`函数来计算一组数据的平均值。
import numpy as np创建一个列表或数组arr = [1, 2, 3, 4, 5]使用mean函数计算平均值mean_value = np.mean（arr）print（mean_value） 输出：3.0
`mean`函数还可以接受一个`axis`参数，用于指定计算平均值时沿着哪个轴进行操作：
`axis=0`：计算每列的平均值
`axis=1`：计算每行的平均值
例如：
import numpy as np创建一个2x3的矩阵matrix = np.array（[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]）计算每列的平均值mean_col = np.mean（matrix, axis=0）print（mean_col） 输出：[2. 3. 4.]计算每行的平均值mean_row = np.mean（matrix, axis=1）print（mean_row） 输出：[1.5 3.5]
需要注意的是，`mean`函数是`numpy`库的一部分，如果你没有安装`numpy`库，需要先使用`pip install numpy`命令进行安装。
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