numpy中的mean函数能否做加权平均

是的，NumPy中的 `mean()` 函数可以进行加权平均。加权平均是根据不同数据点的权重计算平均值的一种方法。在 `mean()` 函数中，我们可以使用 `weights` 参数来指定每个数据点的权重。如果没有指定权重，那么 `mean()` 函数默认会计算所有数据点的算术平均值。

下面是一个简单的例子，展示如何使用 `mean()` 函数进行加权平均：

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
weights = np.array([0.2, 0.1, 0.3, 0.2, 0.2])

weighted_mean = np.average(data, weights=weights)
print("Weighted Mean:", weighted_mean)

在这个例子中，我们有一个包含5个数据点的数组 `data`，并且我们已经为每个数据点指定了一组相应的权重。使用 `np.average()` 函数，我们可以计算加权平均值。输出结果为：

Weighted Mean: 2.9

这表明，根据给定的权重，加权平均值为2.9。