你好！作为经常与数据打交道的开发者，我们深知数据处理在现代技术栈中的核心地位。在 MATLAB 这个强大的计算环境中，无论你是进行复杂的算法开发，还是简单的数据分析，求平均值都是最基本、最不可或缺的操作之一。
随着我们步入 2026 年，开发者的工作方式发生了深刻的变化。我们不再仅仅是编写代码，更多时候是在与 AI 协作，利用“氛围编程（Vibe Coding）”的思维来解决问题。今天，我们将以现代工程师的视角，深入探讨 MATLAB 中的 mean 函数。这不仅仅是一个简单的计算工具，理解它的各种语法、底层优化以及在生产环境中的最佳实践，将帮助你更高效地处理矩阵和多维数组。在文章的最后，你将学会如何计算向量、矩阵，甚至多维数组的平均值，并掌握结合 AI 工作流的实用技巧。
什么是平均值？—— 从数学原理到计算思维
在开始写代码之前，让我们先快速回顾一下数学定义。平均值，或算术平均数，是一组数字的总和除以数字的个数。它是我们描述数据集中趋势最常用的指标。
数学公式如下：
$$\bar{x} = \frac{1}{n} \left( \sum{i=1}^{n} x{i} \right) = \frac{x{1} + x{2} + \cdots + x_{n}}{n}$$
举个最简单的例子，如果我们有一个数字序列 $x = [1, 2, 3, 4, 5]$：
- 求和：$1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15$
- 计数：共有 5 个数字
- 平均值：$15 / 5 = 3$
在 MATLAB 中，我们不需要手动编写循环来实现这个求和与除法的过程。但在 2026 年，当我们面对大规模数据集时，我们更关心的是如何利用多线程加速这一过程，以及如何处理非结构化数据中的异常值。
基础语法与现代数据类型处理
#### 1. 向量操作的底层逻辑
当 A 是一个向量时，mean(A) 会返回标量平均值。这是最直接的用法。
代码示例：
% 定义一个包含5个元素的行向量
A = [1, 2, 3, 4, 5];
% 计算平均值
calculate_mean = mean(A);
% 显示结果
disp(‘向量 A 的平均值是: ‘);
disp(calculate_mean);
#### 2. 数据类型的陷阱与防御性编程
我们在实际项目中遇到过这样的问题：当处理图像数据（通常是 INLINECODE7dc1a386 类型）时，直接使用 INLINECODE05e71ac1 可能会导致精度丢失，甚至结果错误。这是因为 MATLAB 默认保持输入数据类型，而整数运算会发生截断。
最佳实践代码：
% 模拟图像像素数据 (0-255)
img_data = uint8([10, 20, 30, 40]);
% 错误示范：直接计算
% 结果可能被截断为 25，而不是精确的 25.0 或更精确的小数
wrong_mean = mean(img_data);
% 正确示范：显式转换为 double 进行计算
% 在 2026 年，我们强调代码的显式意图，而不是依赖隐式规则
correct_mean = mean(double(img_data));
disp([‘Double 类型精确结果: ‘, num2str(correct_mean)]);
矩阵与维度操作—— 拥抱多维数据
#### 1. 处理矩阵——默认行为与“维度恐慌”
当 A 是一个矩阵时，默认情况下，mean(A) 会沿着第一个非单一维度（即列）进行操作。对于新手来说，这经常引起混淆，我们称之为“维度恐慌”。
让我们看看实际的代码：
% 定义一个 4x3 的矩阵
% 这是一个典型的数据表形式，每一列代表一个变量，每一行代表一个观测值
A = [1 1 2;
2 3 2;
0 1 2;
1 5 7];
disp(‘原始矩阵 A:‘);
disp(A);
% 默认调用 mean(A)，相当于 mean(A, 1)
column_means = mean(A);
disp(‘每一列的平均值 (默认 dim=1):‘);
disp(column_means);
#### 2. 指定维度：M = mean(A, dim)
这是 mean 函数最核心的功能之一。在深度学习和信号处理中，明确操作维度至关重要。
- dim = 1：沿着列向下操作（默认），压缩行，返回行向量。
- dim = 2：沿着行横向操作，压缩列，返回列向量。
场景实战：批量计算传感器数据
% 假设 A 是来自 4 个传感器的时序数据，共 3 个时间点
% 每一行是一个传感器，每一列是一个时间点
A = [1.2 1.5 1.8;
2.1 2.3 2.0;
0.5 0.8 1.2;
1.0 5.2 7.1];
% 我们想要知道每个传感器在整个时间段内的平均读数
% 必须沿着行（dim=2）计算，因为我们想消除时间维度
sensor_means = mean(A, 2);
disp(‘每个传感器的平均读数:‘);
disp(sensor_means);
高级操作：多维数组与 ‘all‘ 的力量
#### 1. 全局平均：M = mean(A, ‘all‘)
在处理图像块或大型张量时，我们经常需要一个全局统计量。INLINECODEf46ad1dc 参数是现代 MATLAB 语法中最优雅的改进之一，它避免了繁琐的线性化（INLINECODEece3e9b8）操作。
代码示例：
A = [1 1 2; 2 3 2; 0 1 2; 1 5 7];
% 使用 ‘all‘ 参数计算全局平均值
global_mean = mean(A, ‘all‘);
disp(‘矩阵中所有元素的总平均值为: ‘);
disp(global_mean);
#### 2. 多维数组聚合：M = mean(A, vecdim)
当进入 2026 年，我们的数据往往是高维的（例如：视频流 = 高度 x 宽度 x 帧数 x 颜色通道）。vecdim 参数允许我们将多个维度视为一个整体进行计算。
场景：计算视频帧的亮度
假设我们有一个 3D 数组，代表一系列灰度图像。我们想要计算每一帧的平均亮度（忽略空间位置）。
% 创建模拟数据：10 帧图像，每帧 100x100 像素
num_frames = 10;
rows = 100;
cols = 100;
video_data = rand(rows, cols, num_frames); % 随机像素值 0-1
% 目标：计算每一帧的平均亮度
% 我们需要消除第1维（行）和第2维（列），保留第3维（帧）
frame_brightness = mean(video_data, [1 2]);
% frame_brightness 现在是一个 1x1x10 的数组
% 让我们把它 squeeze 成向量方便绘图
brightness_vector = squeeze(frame_brightness);
disp(‘前5帧的平均亮度:‘);
disp(brightness_vector(1:5));
% 可视化趋势（这是现代开发中验证数据直觉的关键步骤）
plot(brightness_vector);
title(‘视频帧亮度随时间的变化趋势‘);
xlabel(‘帧数‘); ylabel(‘平均亮度‘);
AI 辅助开发与最佳实践（2026 视角）
在现代开发流程中，我们不仅要写代码，还要利用 AI 工具（如 Cursor, Copilot）来提高效率。以下是我们在实际项目中总结的经验。
#### 1. 处理缺失数据：鲁棒性的核心
现实世界的数据是脏的。在 MATLAB 中，缺失值用 INLINECODE1f29d210 表示。默认的 INLINECODEae4199dd 函数遇到 NaN 会“传染”，导致整个结果无效。
解决方案： 使用 ‘omitnan‘ 标志。
“INLINECODE29f31cbf`INLINECODE3ecd3040AINLINECODEf31cd84cmean(A, [1 2])INLINECODEcfdca659NaNINLINECODEc678626cmeanINLINECODE481d47c1mean(A)INLINECODE201d43cfdimINLINECODE7f030b7dmean(A, ‘all‘)INLINECODE4f6a72c9vecdimINLINECODE490b8f3d‘omitnan‘INLINECODEe8bb1ae3meanINLINECODEd159011dtic/toc` 计时器，对比一下不同写法的性能差异吧！