python11.输入一个向量和一个权向量,计算加权平均。

加权平均是一种对向量中每个元素进行加权求和的统计方法。假设输入的向量为V = [v1, v2, ..., vn]，权向量为W = [w1, w2, ..., wn]，其中Vi表示向量V中的第i个元素，Wi表示权向量W中的第i个权重。

计算加权平均的步骤如下：
1. 检查输入向量V和权向量W的长度是否相等。
2. 初始化加权平均值为0，用变量sum_wv表示加权平均后的结果。
3. 遍历向量V和权向量W的每个元素，执行以下操作：
a. 将Vi乘以Wi得到v_wi，表示第i个元素的加权值。
b. 将v_wi加到加权平均值sum_wv中。
4. 计算加权平均值sum_wv除以权向量W的总和，得到最终的加权平均值。

以下是以Python语言实现计算加权平均的代码：

def weighted_average(vector, weights):
    # 检查向量和权向量的长度是否相等
    if len(vector) != len(weights):
        raise ValueError("向量和权向量的长度不匹配")

    # 初始化加权平均值为0
    sum_wv = 0
    # 计算加权平均
    for i in range(len(vector)):
        v_wi = vector[i] * weights[i]  # 计算第i个元素的加权值
        sum_wv += v_wi  # 将加权值累加到加权平均值中

    # 计算加权平均值除以权向量的总和
    weighted_avg = sum_wv / sum(weights)
    
    return weighted_avg

# 测试代码
vector = [1, 2, 3, 4]
weights = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
result = weighted_average(vector, weights)
print("加权平均结果为:", result)

以上代码中，我们定义了一个名为`weighted_average`的函数，它接受一个向量和一个权向量作为输入参数，并返回计算得到的加权平均值。在测试代码中，我们传入了一个示例向量和权向量，然后打印出计算得到的加权平均结果。