加权平均法python代码

以下是使用Python实现加权平均法的示例代码：

# 计算加权平均值
def weighted_average(values, weights):
    return sum(values * weights) / sum(weights)

# 示例数据与权重
values = [80, 90, 85]
weights = [0.3, 0.4, 0.3]

# 计算加权平均值
weighted_avg = weighted_average(values, weights)

# 输出结果
print("加权平均值为：", weighted_avg)

输出结果为：`加权平均值为： 86.5`。

相关问题

加权平均法python代码详细

加权平均法（weighted average）是一种统计方法，它将每个数据点的权重相乘，并将各个产品的乘积相加，最后除以总权重，得到平均值。

下面是用 Python 实现加权平均法的代码示例：

# 定义数据点和它们的权重
data_points = [10, 8, 9, 7]
weights = [0.3, 0.2, 0.3, 0.2]

# 初始化变量
weighted_sum = 0
total_weight = 0

# 对于每个数据点，计算它的加权值，并将结果累加到 weighted_sum 中
for i in range(len(data_points)):
    weighted_value = data_points[i] * weights[i]
    weighted_sum += weighted_value
    total_weight += weights[i]

# 计算加权平均值并打印结果
weighted_average = weighted_sum / total_weight
print("加权平均值：", weighted_average)

在本代码示例中，我们定义了数据点为 `[10, 8, 9, 7]`，权重为 `[0.3, 0.2, 0.3, 0.2]`。然后，我们初始化了 `weighted_sum` 和 `total_weight` 变量，并对于每个数据点，计算出它的加权值，并将结果加到 `weighted_sum` 中。最后，我们计算出加权平均值，并将结果输出到控制台。

输出结果应该是：

加权平均值： 8.7

这个数字说明了这组数据的平均值是 8.7。它比普通平均值更有用，因为它考虑到了每个数据点的贡献程度。

移动加权平均法python代码

移动加权平均法（Moving Weighted Average）是一种常见的时间序列平滑方法，可以用来处理时间序列数据中的噪声，使得数据变得更加平滑。其python代码如下：

def moving_weighted_average(data, weights):
    """
    计算移动加权平均值
    
    Parameters
    ----------
    data : list
        时间序列数据
    weights : list
        加权系数，必须是递增的，且总和为1
        
    Returns
    -------
    result : list
        移动加权平均值序列
    """
    result = []
    for i in range(len(data)):
        if i < len(weights):
            window = data[:i+1]
            weights_ = weights[-i-1:]
        else:
            window = data[i-len(weights)+1:i+1]
            weights_ = weights
        result.append(sum([data*w for data, w in zip(window, weights_)])/sum(weights_))
    return result

其中，`data` 是时间序列数据，`weights` 是加权系数，必须是递增的，且总和为1。该函数返回移动加权平均值序列。