📚 NumPy之`mean()`函数：快速计算平均值✨

在Python的数据分析中，NumPy是一个不可或缺的库。今天，我们来聊聊`numpy.mean()`这个强大的工具🔍。无论你是处理一维列表还是多维数组，它都能帮你轻松求出平均值。比如，当你有这样一个列表 `[1, 2, 3, 4]`，只需要一行代码 `np.mean([1, 2, 3, 4])`，就能得到结果 `2.5` 🎯。

如果你正在处理复杂的多维数组，比如 `[[1, 2], [3, 4]]`，你也可以指定轴向（axis）来计算每行或每列的平均值。例如，设置 `axis=0` 可以得到 `[2.0, 3.0]`，而 `axis=1` 则是 `[1.5, 3.5]` 🌀。

为什么选择`numpy.mean()`？因为它比普通的Python内置函数快得多！对于大数据集，性能上的提升非常明显 💨。无论是学术研究还是商业应用，它都是你的得力助手。

最后，记住`numpy.mean()`不仅限于列表，还可以直接应用于NumPy数组，让你的数据处理更加高效和流畅🚀。开始用起来吧！💪