pyhton如何求加权平均分

求加权平均分可以使用下面的代码：

# 定义分数和权重
scores = [80, 90, 70, 85]
weights = [0.3, 0.3, 0.2, 0.2]

# 计算加权平均分
weighted_sum = sum(scores[i]*weights[i] for i in range(len(scores)))
weighted_avg = weighted_sum / sum(weights)

print("加权平均分为:", weighted_avg)

在这个例子中，我们定义了4个分数和对应的权重，然后计算它们的加权平均分。我们使用了列表推导式来计算加权总分，然后将其除以总权重得到加权平均分。输出结果为：

加权平均分为: 83.5

相关问题

Python实现加权平均

Python实现加权平均有多种方法。其中一种是使用NumPy库的`average`函数。您可以使用以下代码实现加权平均：

import numpy as np
weighted_avg = np.average(elements, weights=weights)

另一种方法是使用纯Python代码进行实现。以下是两种不使用NumPy的纯Python写法：

# 方法1
weighted_avg = round(sum([elements[i]*weights[i] for i in range(n)])/sum(weights), 1)

# 方法2
weighted_avg = round(sum([j[0]*j[1] for j in zip(elements, weights)])/sum(weights), 1)

请注意，在上述代码中，`elements`是一个包含要加权平均的元素的列表，`weights`是对应元素的权重列表。`n`是元素和权重列表的长度。

python指数加权平均

指数加权平均（Exponential Weighted Moving Average，简称EWMA）是一种常用的时间序列分析方法，用于平滑数据并减小噪声。在Python中，可以使用pandas库的DataFrame.ewm()方法来计算指数加权平均。

使用DataFrame.ewm()方法时，可以指定一些参数来控制计算过程，例如com、span、halflife和alpha等。其中，com参数表示平均窗口的长度，span参数表示平均窗口的时间跨度，halflife参数表示指数加权系数的半衰期，alpha参数表示指数加权系数的衰减因子。

下面是一个使用DataFrame.ewm()方法计算指数加权平均的Python案例：

import pandas as pd

# 生成测试数据集
data = [203.8, 214.1, 229.9, 223.7, 220.7, 198.4, 207.8, 228.5, 206.5, 226.8, 247.8, 259.5]
df = pd.DataFrame(data, columns=['data'])

# 计算指数加权平均
ewma = df['data'].ewm(com=0.5).mean()

print(ewma)

以上代码中，我们使用了com参数来指定平均窗口的长度为0.5，然后调用ewm()方法并使用mean()函数计算了指数加权平均。最后，打印出了计算结果。