Le module numpy de Python fournit une fonction appelée numpy.average(), utilisée pour calculer la moyenne pondérée le long de l'axe spécifié.
Syntaxe:
numpy.average(a, axis=None, weights=None, returned=False)
Paramètres:
x : tableau_like
Ce paramètre définit le tableau source dont nous voulons calculer la moyenne des éléments. La conversion sera tentée si « x » est un tableau.
axe : int ou Aucun ou tuple d'entiers (facultatif)
Ce paramètre définit l'axe le long duquel la moyenne va être calculée. Par défaut, l'axe est défini sur Aucun, ce qui calculera la moyenne de tous les éléments du tableau source. Les décomptes commencent de la fin à l'axe de départ lorsque la valeur de l'axe est négative.
je sais
poids : array_like (facultatif)
Ce paramètre définit un tableau contenant les poids associés aux valeurs du tableau. Chaque valeur des éléments du tableau constitue ensemble la moyenne en fonction de son poids associé. Le tableau pondéré peut être unidimensionnel ou avoir la même forme que le tableau d'entrée. Lorsqu'aucun poids n'est associé à l'élément du tableau, le poids sera traité comme 1 pour tous les éléments.
renvoyé : bool (facultatif)
Par défaut, ce paramètre est défini sur False. Si nous le définissons sur True, alors un tuple de moyenne et sum_of_weights est renvoyé. Si c'est False, la moyenne est renvoyée. La somme pondérée est équivalente au nombre d'éléments s'il n'y a pas de valeurs de poids.
Retour:
retval, [sum_of_weights] : array_type ou double
Cette fonction renvoie soit la moyenne, soit à la fois la moyenne et le sum_of_weights qui dépendent du paramètre renvoyé.
Augmente :
ErreurDivisionZéro
Cette erreur est générée lorsque tous les poids le long de l'axe sont définis sur zéro.
Erreur-type
Cette erreur est générée lorsque la longueur du tableau pondéré n'est pas la même que la forme du tableau d'entrée.
Exemple 1:
import numpy as np data = list(range(1,6)) output=np.average(data) data output
Sortir:
[1, 2, 3, 4, 5] 3.0
Dans le code ci-dessus :
- Nous avons importé numpy avec le nom d'alias np.
- Nous avons créé une liste d'éléments 'données' .
- Nous avons déclaré la variable 'sortir' et attribué la valeur renvoyée de moyenne() fonction.
- Nous avons dépassé la liste 'données' dans la fonction.
- Enfin, nous avons essayé d'imprimer le 'données' et 'sortir'
Dans la sortie, il affiche la moyenne des éléments de la liste.
Exemple 2 :
import numpy as np output=np.average(range(1,16), weights=range(15,0,-1)) output
Sortir:
5.666666666666667
Exemple 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
Sortir:
array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]) array([ 1.44444444, 4.44444444, 7.44444444, 10.44444444])
Dans le code ci-dessus :
- Nous avons importé numpy avec le nom d'alias np.
- Nous avons créé un tableau 'données' en utilisant arranger() et np.reshape() fonction.
- Nous avons déclaré la variable 'sortir' et attribué la valeur renvoyée de moyenne() fonction.
- Nous avons dépassé le tableau 'données' , définissez l'axe sur 1 et le tableau pondéré dans la fonction.
- Enfin, nous avons essayé d'imprimer le 'données' et 'sortir'
Dans la sortie, il affiche la moyenne de chaque élément de colonne du tableau.
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Exemple 4 :
import numpy as np data=np.arange(12).reshape((4,3)) data np.average(data, weights=[1./4, 3./4, 5./4])
Sortir:
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.