在Python3 numpy中mean和average的区别详解
Python  /  管理员 发布于 7年前   455
mean和average都是计算均值的函数,在不指定权重的时候average和mean是一样的。指定权重后,average可以计算一维的加权平均值。
具体如下:
import numpy as npa = np.array([np.random.randint(0, 20, 5), np.random.randint(0, 20, 5)])print('原始数据\n', a)print('mean函数'.center(20, '*'))print('对所有数据计算\n', a.mean())print('axis=0,按行方向计算,即每列\n', a.mean(axis=0)) # 按行方向计算,即每列print('axis=1,按列方向计算,即每行\n', a.mean(axis=1)) # 按列方向计算,即每行print('average函数'.center(20, '*'))print('对所有数据计算\n', np.average(a))print('axis=0,按行方向计算,即每列\n', np.average(a, axis=0)) # 按行方向计算,即每列print('axis=1,按列方向计算,即每行\n', np.average(a, axis=1)) # 按列方向计算,即每行b = np.array([1, 2, 3, 4])wts = np.array([4, 3, 2, 1])print('不指定权重\n', np.average(b))print('指定权重\n', np.average(b, weights=wts))
运行结果:
原始数据 [[10 12 7 14 5] [12 10 2 16 7]]*******mean函数*******对所有数据计算 9.5axis=0,按行方向计算,即每列 [ 11. 11. 4.5 15. 6. ]axis=1,按列方向计算,即每行 [ 9.6 9.4]*****average函数******对所有数据计算 9.5axis=0,按行方向计算,即每列 [ 11. 11. 4.5 15. 6. ]axis=1,按列方向计算,即每行 [ 9.6 9.4]不指定权重 2.5指定权重 2.0
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