Il modulo numpy di Python fornisce una funzione chiamata numpy.average(), utilizzata per calcolare la media ponderata lungo l'asse specificato.
Sintassi:
numpy.average(a, axis=None, weights=None, returned=False)
parametri:
x: tipo_array
rotazione dell'albero avl
Questo parametro definisce l'array di origine di cui vogliamo calcolare la media degli elementi. La conversione verrà tentata se 'x' è un array.
asse: int o None o tupla di int (opzionale)
Questo parametro definisce l'asse lungo il quale verrà calcolata la media. Per impostazione predefinita, l'asse è impostato su None, che calcolerà la media di tutti gli elementi dell'array di origine. I conteggi iniziano dall'asse finale all'asse iniziale quando il valore dell'asse è negativo.
pesi: array_like (opzionale)
Questo parametro definisce un array contenente i pesi associati ai valori dell'array. Ogni valore degli elementi dell'array insieme costituisce la media in base al peso associato. L'array pesato può essere unidimensionale o avere la stessa forma dell'array di input. Quando non è presente alcun peso associato all'elemento dell'array, il peso verrà trattato come 1 per tutti gli elementi.
restituito: bool (opzionale)
Per impostazione predefinita, questo parametro è impostato su False. Se lo impostiamo come True, viene restituita una tupla di media e somma_dei_pesi. Se è False, viene restituita la media. La somma ponderata equivale al numero di elementi se non esistono valori per i pesi.
Ritorna:
retval, [sum_of_weights]: array_type o double
Questa funzione restituisce la media o sia la media che la somma_dei_pesi che dipendono dal parametro restituito.
Rilanci:
Errore di divisione zero
Questo errore viene generato quando tutti i pesi lungo l'asse sono impostati su zero.
TypeError
opacità della transizione css
Questo errore viene generato quando la lunghezza dell'array pesato non è la stessa forma dell'array di input.
Esempio 1:
import numpy as np data = list(range(1,6)) output=np.average(data) data output
Produzione:
[1, 2, 3, 4, 5] 3.0
Nel codice sopra:
conversione dell'oggetto in stringa
- Abbiamo importato Numpy con il nome alias np.
- Abbiamo creato un elenco di elementi 'dati' .
- Abbiamo dichiarato la variabile 'produzione' e assegnato il valore restituito di media() funzione.
- Abbiamo superato la lista 'dati' nella funzione.
- Infine, abbiamo provato a stampare il file 'dati' E 'produzione'
Nell'output, mostra la media degli elementi della lista.
Esempio 2:
import numpy as np output=np.average(range(1,16), weights=range(15,0,-1)) output
Produzione:
5.666666666666667
Esempio 3:
import numpy as np data=np.arange(12).reshape((4,3)) output = np.average(data, axis=1, weights=[1./4, 3./4, 5./4]) data output
Produzione:
array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]) array([ 1.44444444, 4.44444444, 7.44444444, 10.44444444])
Nel codice sopra:
- Abbiamo importato Numpy con il nome alias np.
- Abbiamo creato un array 'dati' utilizzando arancione() E np.reshape() funzione.
- Abbiamo dichiarato la variabile 'produzione' e assegnato il valore restituito di media() funzione.
- Abbiamo superato l'array 'dati' , imposta l'asse su 1 e l'array ponderato nella funzione.
- Infine, abbiamo provato a stampare il file 'dati' E 'produzione'
Nell'output, mostra la media di ciascun elemento di colonna nell'array.
Esempio 4:
import numpy as np data=np.arange(12).reshape((4,3)) data np.average(data, weights=[1./4, 3./4, 5./4])
Produzione:
array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]) Traceback (most recent call last): File '', line 1, in File 'C:Python27libsite-packages umpylibfunction_base.py', line 406, in average 'Axis must be specified when shapes of data and weights.' TypeError: Axis must be specified when shapes of data and weights differ.