如何在中心趋势中找到算术平均值?

算术平均值是统计学中的一个基本概念，它用于衡量一组数据的集中程度。在数据分析和数据挖掘领域，算术平均值通常用来描述数据的中心趋势。

在 Python 中，可以使用 NumPy 库计算数据的算术平均值。下面是一个示例代码片段：

import numpy as np

# 创建一组数据
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 计算算术平均值
mean = np.mean(data)

# 输出结果
print("算术平均值为：", mean)

在上面的代码片段中，我们首先导入了 NumPy 库。然后创建了一个包含5个数据的列表，即 [1, 2, 3, 4, 5]。接着调用 np.mean() 函数计算该列表的算术平均值，并将其赋值给变量 mean。最后，使用 print() 函数输出计算结果。

该代码片段的输出结果为：

算术平均值为： 3.0

注：在程序运行之前，需要确保已安装 NumPy 库。可以使用 pip install numpy 命令进行安装。