In [1]:
import numpy as np
In [2]:
a = np.int32(2)
In [3]:
%timeit np.mean(a)

2.74 μs ± 21.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100,000 loops each)
In [4]:
%timeit np.float64(a)

57.4 ns ± 1.06 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000,000 loops each)
In [5]:
b = np.bool_(True)
In [6]:
%timeit np.float64(b)

129 ns ± 2.15 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000,000 loops each)
In [7]:
c = np.complex64(1 + 2j)
In [8]:
np.mean(c)
Out[8]:
np.complex64(1+2j)
In [9]:
np.mean(np.complex128(-3 + 4j))
Out[9]:
np.complex128(-3+4j)
In [10]:
np.mean(-0.0)
Out[10]:
np.float64(0.0)
In [11]:
np.float64(-0.0)
Out[11]:
np.float64(-0.0)
In [12]:
np.mean(np.nan)
Out[12]:
np.float64(nan)
In [13]:
np.mean(-0.0888)
Out[13]:
np.float64(-0.0888)
In [14]:
np.mean(-0.0)
Out[14]:
np.float64(0.0)
In [15]:
np.mean(0.0)
Out[15]:
np.float64(0.0)