python中计算平均绝对百分比误差的代码

下面是一个Python函数的例子，用于计算平均绝对百分比误差（MAPE）：

def calculate_mape(actual, predicted):
    errors = []
    for i in range(len(actual)):
        if actual[i] != 0:
            error = abs((actual[i] - predicted[i]) / actual[i])
            errors.append(error)
    mape = sum(errors) / len(errors)
    return mape

其中，`actual`和`predicted`分别是实际值和预测值的数组。在函数中，我们使用循环计算每个数据点的绝对百分比误差，并将其添加到一个列表中。最后，我们使用`sum()`和`len()`函数计算平均绝对百分比误差。注意，在计算百分比误差时，要判断实际值是否为0，以避免除以0的错误。