np.average
时间: 2023-07-04 18:20:44 浏览: 45
`np.average` 是 numpy 库中的一个函数,用于计算数组中元素的平均值。它可以接受多种参数形式,可以指定权重以及轴向进行计算。例如,计算一维数组 a 的平均值可以使用以下代码:
```
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
avg = np.average(a)
print(avg)
```
输出结果为:
```
3.0
```
如果需要指定权重,可以传入 weights 参数。如果需要在多维数组上进行计算,可以指定 axis 参数。例如,计算二维数组 b 每一列的平均值:
```
import numpy as np
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
avg = np.average(b, axis=0)
print(avg)
```
输出结果为:
```
[4. 5. 6.]
```
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。
np.average()函数详细用法
`numpy.average()` 函数用于计算数组中元素的加权平均值,其中可以指定不同元素的权重。
函数语法:
```python
numpy.average(a, axis=None, weights=None, returned=False)
```
参数说明:
- a:输入的数组。
- axis:默认为 None,表示对所有元素求解。如果 axis=0,则表示按列计算;axis=1,则表示按行计算。
- weights:权重数组,与输入数组 a 必须具有相同的形状。
- returned:默认为 False,表示返回计算结果;如果为 True,则表示返回权重之和。
示例:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])
w = np.array([1, 2, 3, 4])
# 不指定权重
print(np.average(a)) # 输出:2.5
# 指定权重
print(np.average(a, weights=w)) # 输出:3.0
# 指定轴计算加权平均值
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(np.average(b, axis=0, weights=[1, 2])) # 输出:[2.33333333 3.33333333]
```