为什么使用np.mean()和mean()会给出不同的输出值？

np.mean()和mean()是两个不同的函数，分别来自不同的库。

np.mean()是NumPy库中的函数，用于计算数组的平均值。它可以接受一个数组作为参数，并返回该数组的平均值。np.mean()函数的输出值是一个标量。

mean()是Python内置的统计库中的函数，用于计算一组数据的平均值。它可以接受一个序列作为参数，并返回该序列的平均值。mean()函数的输出值也是一个标量。

两者之间的不同之处在于，np.mean()函数是针对NumPy数组进行计算的，而mean()函数是针对Python内置的序列进行计算的。由于NumPy数组和Python序列的实现方式不同，所以在计算平均值时可能会得到不同的输出值。

另外，使用np.mean()函数还可以利用NumPy库的其他功能，例如对多维数组进行计算、指定计算轴等。

以下是一个示例代码，展示了np.mean()和mean()的使用方式：

import numpy as np

# 使用np.mean()计算NumPy数组的平均值
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result_np = np.mean(arr)
print("np.mean()的输出值：", result_np)

# 使用mean()计算Python序列的平均值
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
result_py = mean(lst)
print("mean()的输出值：", result_py)

输出结果可能为：

np.mean()的输出值： 3.0
mean()的输出值： 3.0

总结：使用np.mean()和mean()会给出不同的输出值是因为它们分别来自不同的库，针对不同的数据类型进行计算。