average函数python_在Python3 numpy中mean和average的区别详解

在Python3的NumPy库中，mean()和average()都是用于计算数组中元素的平均值的函数。它们的主要区别在于对于多维数组的处理方式。

1. mean()函数：

mean()函数用于计算数组中元素的平均值。它可以接受一个轴参数，以便在指定轴上进行计算。

例如，对于以下二维数组：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

我们可以使用mean()函数来计算所有元素的平均值：

print(np.mean(arr))    # 输出：2.5

我们也可以指定轴参数来计算每行或每列的平均值：

print(np.mean(arr, axis=0))    # 输出：[2. 3.]
print(np.mean(arr, axis=1))    # 输出：[1.5 3.5]

2. average()函数：

average()函数也用于计算数组中元素的平均值，但它可以指定每个元素的权重。它也可以接受一个轴参数。

例如，对于以下一维数组：

arr = np.array([1, 2, 3, 4])

我们可以使用average()函数来计算所有元素的平均值：

print(np.average(arr))    # 输出：2.5

我们也可以指定每个元素的权重：

weights = np.array([1, 2, 3, 4])

print(np.average(arr, weights=weights))    # 输出：3.0

如果我们的数组是二维的，我们可以指定轴参数来计算每行或每列的加权平均值：

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

weights = np.array([1, 2])

print(np.average(arr, axis=0, weights=weights))    # 输出：[2.33333333 3.33333333]
print(np.average(arr, axis=1, weights=weights))    # 输出：[1.66666667 3.66666667]

因此，总的来说，mean()函数用于计算简单的平均值，而average()函数则可以指定每个元素的权重来计算加权平均值。在处理多维数组时，mean()函数计算每行或每列的平均值，而average()函数则可以计算加权平均值。