python加权平均数
时间: 2023-10-28 15:58:54 浏览: 59
Python中可以使用NumPy库中的average函数来计算加权平均数。可以通过设置axis参数来指定计算的方向,weights参数可以设置权重。
示例代码如下:
```
import numpy as np
# 按行计算加权平均数
row_average = np.average(x, axis=1, weights=w2)
print("按行计算加权平均数为:", row_average)
# 按列计算加权平均数
col_average = np.average(x, axis=0, weights=w1)
print("按列计算加权平均数为:", col_average)
```
其中,x是一个二维数组,w1和w2是对应的权重数组。通过调用np.average函数,设置axis参数为1可以按行计算加权平均数,设置axis参数为0可以按列计算加权平均数。权重数组可以通过w1和w2来指定。
相关问题
python加权平均
计算加权平均值的Python方法有多种。你可以使用NumPy库中的average函数来计算加权平均值,也可以使用纯Python代码来实现。
使用NumPy库计算加权平均值可以直接调用average函数,并传入待求平均值的元素和对应的权重作为参数。示例代码如下:
```python
import numpy as np
average_value = np.average(elements, weights=weights)
```
其中,elements是待求平均值的元素列表,weights是对应的权重列表。
如果不使用NumPy库,你可以使用纯Python代码来计算加权平均值。有两种常见的写法:
```python
# 不使用NumPy的写法1
average_value = round(sum([elements[i * weights[i for i in range(n)]) / sum(weights), 1)
# 不使用NumPy的写法2
average_value = round(sum([j * j for j in zip(elements, weights)]) / sum(weights), 1)
```
其中,elements是待求平均值的元素列表,weights是对应的权重列表,n是元素的个数。这两种写法分别使用列表推导式和zip函数来实现加权求和,然后再除以权重的总和来得到加权平均值。
另外,如果你需要计算成交量加权平均值的案例,你可以使用NumPy库或纯Python代码来实现。以下是一个使用NumPy的案例:
```python
import numpy as np
# 解包取出收盘价和成交量
closing_prices, volumes = np.loadtxt('0=数据源/beer_price.csv', delimiter=',', usecols=(4, 5), unpack=True)
# 手动计算加权平均值
vwap1, vsum = 0, 0
for closing_price, volume in zip(closing_prices, volumes):
vwap1 += closing_price * volume
vsum += volume
vwap1 /= vsum
# 使用NumPy的average函数计算加权平均值
vwap2 = np.average(closing_prices, weights=volumes)
print(vwap1) # 手动计算的加权平均值
print(vwap2) # 使用NumPy计算的加权平均值
```
在这个案例中,我们从文件中读取了收盘价和成交量数据,然后手动计算了加权平均值和使用NumPy库的average函数计算了加权平均值,并输出了结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python求加权平均值的方法(附纯python写法)](https://blog.csdn.net/sinat_28252525/article/details/80463070)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python之数据分析(算数平均值、加权平均值、最大值与最小值)](https://blog.csdn.net/Viewinfinitely/article/details/107371151)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
python加权平均法
Python 中可以使用以下代码实现加权平均法:
```python
# 定义数据和权重
data = [80, 90, 85]
weights = [0.3, 0.4, 0.3]
# 计算加权平均值
weighted_average = sum([data[i] * weights[i] for i in range(len(data))])
print("加权平均值为:", weighted_average)
```
在上面的代码中,`data` 列表包含要计算平均值的数据,`weights` 列表包含对应的权重。然后,使用列表推导式和 `sum()` 函数计算加权平均值。最后,将结果打印出来。