Numpy mean()函数是Numpy库中的一个用于求平均值的函数，可以计算Numpy数组中所有元素的平均值。
使用Numpy库，首先需要导入库：
import numpy as npnumpy.mean()函数的语法格式如下：
numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, *, where=<no value>)参数说明：
a: 数组，用于计算平均值的Numpy数组。
axis: 用于统计的轴（0表示列，1表示行）。
dtype: 用于计算的数据类型，若不指定，则使用默认数据类型。
out: 输出结果的Numpy对象。
keepdims: 是否保留原来数组的维度。
where: 可选参数，布尔型数组，可以用来排除某些元素的计算。
返回值：
numpy.mean()函数返回Numpy对象，表示数组元素的平均值。若axis参数被指定，则返回一个Numpy数组，表示沿着轴元素的平均值。
# 求一个一维数组的平均值
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
avg = np.mean(a)
print(avg)输出：
3.0# 求一个二维数组的平均值
import numpy as np
a = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)])
# 沿着列求平均值
avg_col = np.mean(a, axis=0)
print(avg_col)
# 沿着行求平均值
avg_row = np.mean(a, axis=1)
print(avg_row)输出：
[2.5 3.5 4.5]
[2. 5.]在本例中，我们使用axis参数来指定沿着哪个轴进行求平均值。当axis=0时，表示沿着列求平均值；当axis=1时，表示沿着行求平均值。
总的来说，Numpy的mean()函数非常实用，可以进行快速的数组平均值计算。
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