本日は、参考値の良いPython3 numpyの平均と平均の違いについて詳しく説明しますので、お役に立てば幸いです。エディターに従って見てみましょう。
平均と平均はどちらも平均を計算するための関数であり、重みが指定されていない場合、平均と平均は同じです。重みを指定した後、averageは1次元の加重平均を計算できます。
詳細は次のとおりです。
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))
演算結果：
原始数据
[[10 12 7 14 5]
[12 10 2 16 7]]
*******mean函数*******
对所有数据计算
9.5
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
Python3 numpyの平均と平均の違いに関する上記の詳細な説明は、エディターが共有するすべてのコンテンツです。参考にしてください。
総括する：
私はPython開発エンジニアであり、Web開発、クローラー、データ分析、データ視覚化、機械学習、インタビューコレクションへの基本的なPythonスクリプトを含む、最新のPythonシステム学習チュートリアルのセットをまとめました。これらの資料が必要な場合は、エディターに注意を払い、Qスカート851211580を追加してPythonの学習資料と学習ビデオを入手し、偉大な神からのオンラインガイダンスを入手してください。