Explicación detallada de la diferencia entre la media y el promedio en Python3 numpy

Hoy compartiré contigo una explicación detallada de la diferencia entre media y media en Python3 numpy, que tiene un buen valor de referencia, y espero que te sea de ayuda. Sigamos al editor para echar un vistazo.

Tanto la media como la media son funciones para calcular la media. Cuando no se especifica el peso, la media y la media son lo mismo. Después de especificar el peso, el promedio puede calcular el promedio ponderado unidimensional.

detalles como sigue:

import numpy as np
a = 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))

resultado de la operación:

原始数据
 [[10 12 7 14 5]
 [12 10 2 16 7]]
*******mean函数*******
对所有数据计算
 9.5
axis=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
 9.5
axis=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

La explicación detallada anterior de la diferencia entre media y media en Python3 numpy es todo el contenido compartido por el editor, espero darte una referencia.

para resumir:

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