np.mean与np.average有什么区别

`np.mean()` 和 `np.average()` 都是 NumPy 库中用于计算平均值的函数，但在某些方面有细微的区别：

1. **简单平均** (`np.mean()`)：默认情况下，`mean()` 计算的是所有元素的算术平均数，包括浮点数。它适用于数值数据，如一维数组。

2. **加权平均** 或 **等权重平均**：如果你没有提供额外的权重参数，`mean()` 会假设每个元素都是等权重的。但如果提供了weights参数，它可以计算加权平均值。

3. **调整** (`np.average()`)：`average()` 函数更为灵活，除了可以计算简单的平均外，还可以通过设置不同的 weights 参数、method 参数（'arithmetic'、'harmonic' 或 'geometric'）来计算几何平均、调和平均或者其他类型的平均。此外，它还支持复数和 NaN 处理。

4. **返回值类型**：如果所有元素都是数字，`np.mean()` 返回浮点数；而 `np.average()` 会尝试将结果转换为输入数组元素的类型。

**相关问题**:
1. np.mean()和np.average()分别适合哪种场景？
2. 如果我想计算加权平均，应该使用哪个函数？
3. np.average()如何处理NaN值？

相关问题

np.average 和 np.mean 有什么区别

NumPy中的np.average和np.mean都是用于计算数组中元素的平均值的函数，它们的区别在于对权重的处理方式不同。

np.mean函数计算数组中所有元素的算术平均值，即将所有元素相加后除以元素个数。例如，对于数组[1, 2, 3, 4, 5]，np.mean函数将返回3.0。

np.average函数也计算数组中所有元素的平均值，但是它可以指定每个元素的权重。例如，对于数组[1, 2, 3, 4, 5]和权重[1, 2, 3, 4, 5]，np.average函数将返回3.6666666666666665，因为(1*1 + 2*2 + 3*3 + 4*4 + 5*5) / (1+2+3+4+5) = 3.6666666666666665。

因此，np.average函数比np.mean函数更加灵活，可以用于处理带权重的数据。

优化该段代码import numpy as np from PIL import Image def white_balance(image_path): img = Image.open(image_path).convert('RGB') img_np = np.array(img) r, g, b = np.mean(img_np[:, :, 0]), np.mean(img_np[:, :, 1]), np.mean(img_np[:, :, 2]) avg = (r + g + b) / 3 img_np[:, :, 0] = np.minimum(img_np[:, :, 0] * (avg / r), 255) img_np[:, :, 1] = np.minimum(img_np[:, :, 1] * (avg / g), 255) img_np[:, :, 2] = np.minimum(img_np[:, :, 2] * (avg / b), 255) new_img = Image.fromarray(np.uint8(img_np)) return new_img并且保存图像

可以尝试以下优化：

1. 使用 `np.mean()` 计算图片的平均值，可以使用 `np.average()` 或者 `np.mean(axis=(0,1))` 代替，后者可以减少一个维度的计算，提高效率。

2. 在计算 `avg` 时，可以使用 `np.mean()` 计算三个通道的平均值，这样可以减少一次加法计算，提高效率。

3. 对于数组的运算，可以使用 NumPy 提供的函数，如 `np.multiply()`，这样可以利用 NumPy 的向量化计算，提高效率。

4. 在创建新的图片时，可以指定图片的格式，如 `Image.fromarray(np.uint8(img_np), mode='RGB')`，这样可以减少类型转换的时间。

优化后的代码如下：

import numpy as np 
from PIL import Image 

def white_balance(image_path):
    img = Image.open(image_path).convert('RGB')
    img_np = np.array(img)

    avg = np.mean(img_np, axis=(0,1))

    img_np[:,:,0] = np.minimum(np.multiply(img_np[:,:,0], avg[1]/avg[0]), 255)
    img_np[:,:,1] = np.minimum(np.multiply(img_np[:,:,1], avg[1]/avg[1]), 255)
    img_np[:,:,2] = np.minimum(np.multiply(img_np[:,:,2], avg[1]/avg[2]), 255)

    new_img = Image.fromarray(np.uint8(img_np), mode='RGB')
    new_img.save('new_image.jpg')
    return new_img