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：

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：

# 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：

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%"]
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