np.average(a, axis = 0, weights=[10, 5, 1])

这是一个使用 NumPy 库中的 average 函数对数组 a 沿着第 0 轴进行加权平均的操作。其中，weights 参数指定了每个元素的权重，即第一个元素的权重为 10，第二个元素的权重为 5，第三个元素的权重为 1。加权平均的结果将会返回一个一维数组，其中每个元素对应原数组 a 沿着第 0 轴的加权平均值。

相关问题

weighted_means = np.average(X, axis=0, weights=weights.T中的list在哪

里？

在这个函数调用中，weights.T是一个权重矩阵，它可以是一个numpy数组或一个列表。没有明确的列表需要在函数调用中提供。如果你想使用一个列表作为权重，你可以将它转换成一个numpy数组或使用numpy.asarray()函数将其转换成一个numpy数组。例如：

weights_list = [0.2, 0.3, 0.5]
weights_array = np.asarray(weights_list)
weighted_means = np.average(X, axis=0, weights=weights_array)

weights = bagging.estimators_samples_ list = np.array(list) # 计算权重加权平均值 weighted_means = np.average(X, axis=0, weights=weights.T)是什么意思

这段代码的中文解释是：weights表示袋装法中每个基分类器的权重，bagging.estimators_samples_是指BaggingClassifier类中的一个属性，表示每个基分类器所使用的样本集合，list是一个Python内置函数，将其转换为numpy数组后赋值给变量np.array(list)。