Numpy modul Pythonu poskytuje funkciu s názvom numpy.average(), ktorá sa používa na výpočet váženého priemeru pozdĺž špecifikovanej osi.
Syntax:
numpy.average(a, axis=None, weights=None, returned=False)
Parametre:
x: pole_like
Tento parameter definuje zdrojové pole, ktorého priemer prvku chceme vypočítať. Konverzia sa pokúsi, ak 'x' je pole.
axis: int alebo None alebo tuple of ints (voliteľné)
Tento parameter definuje os, pozdĺž ktorej sa vypočíta priemer. V predvolenom nastavení je os nastavená na Žiadne, čo vypočíta priemer všetkých prvkov zdrojového poľa. Počítania začínajú od koncovej k počiatočnej osi, keď je hodnota osi záporná.
váhy : array_like (voliteľné)
Tento parameter definuje pole obsahujúce váhy spojené s hodnotami poľa. Každá hodnota prvkov poľa spolu tvorí priemer podľa príslušnej hmotnosti. Vážené pole môže byť jednorozmerné alebo môže mať rovnaký tvar ako vstupné pole. Ak nie je k prvku poľa priradená žiadna váha, váha sa bude považovať za 1 pre všetky prvky.
vrátené: bool (voliteľné)
Predvolene je tento parameter nastavený na hodnotu False. Ak to nastavíme ako True, vráti sa n-tica priemeru a súčtu_váh. Ak je hodnota False, vráti sa priemer. Ak neexistujú žiadne hodnoty váh, vážený súčet je ekvivalentný počtu prvkov.
najlepšie hentai
Vrátenie:
retval, [sum_of_weights]: array_type alebo double
Táto funkcia vracia buď priemer, alebo priemer aj súčet_váh, ktoré závisia od vráteného parametra.
Zvyšuje:
ZeroDivisionError
Táto chyba sa zvýši, keď sú všetky závažia pozdĺž osi nastavené na nulu.
TypeError
Táto chyba sa objaví, keď dĺžka váženého poľa nie je rovnaká ako tvar vstupného poľa.
triedenie vkladania java
Príklad 1:
import numpy as np data = list(range(1,6)) output=np.average(data) data output
Výkon:
[1, 2, 3, 4, 5] 3.0
Vo vyššie uvedenom kóde:
- Importovali sme numpy s aliasom np.
- Vytvorili sme zoznam prvkov 'data' .
- Deklarovali sme premennú 'výkon' a priradil vrátenú hodnotu priemer () funkciu.
- Prešli sme zoznam 'data' vo funkcii.
- Nakoniec sme sa pokúsili vytlačiť 'data' a 'výkon'
Vo výstupe zobrazuje priemer prvkov zoznamu.
Príklad 2:
import numpy as np output=np.average(range(1,16), weights=range(15,0,-1)) output
Výkon:
5.666666666666667
Príklad 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
Výkon:
array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]) array([ 1.44444444, 4.44444444, 7.44444444, 10.44444444])
Vo vyššie uvedenom kóde:
- Importovali sme numpy s aliasom np.
- Vytvorili sme pole 'data' použitím arange() a np.reshape() funkciu.
- Deklarovali sme premennú 'výkon' a priradil vrátenú hodnotu priemer () funkciu.
- Prešli sme pole 'data' , nastavte os na 1 a vážené pole vo funkcii.
- Nakoniec sme sa pokúsili vytlačiť 'data' a 'výkon'
Vo výstupe zobrazuje priemer jednotlivých prvkov stĺpca v poli.
Príklad 4:
import numpy as np data=np.arange(12).reshape((4,3)) data np.average(data, weights=[1./4, 3./4, 5./4])
Výkon:
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.