定义:若有n个数  的权分别是 ,那么 

叫做这n个数的加权平均值。如果权重相同,加权平均值即为平均值

def weighted_average(datalist,weigth=1):numerator=0if weigth !=1:denominator=sum(weigth)assert len(datalist) == len(weigth), "length not equal"for i in range(len(datalist)):numerator+=datalist[i]*weigth[i]else:denominator = len(datalist)numerator=sum(datalist)return numerator/denominatorif __name__=='__main__':datalist=list(range(1,11))weigth=list(range(10,0,-1))num=weighted_average(datalist,weigth)print(num)

加权平均np.average()相关推荐

  1. numpy 常用工具函数 —— np.bincount/np.average

    <a href="http://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50072453", target="_blank ...

  2. python第三方库numpy-Python中的第三方库——Numpy

    这里快速学习一下Python 中一个非常重要的第三方库 NumPy. 它不仅是 Python 中使用最多的第三方库,而且还是 SciPy.Pandas 等数据科学的基础库.它所提供的数据结构比 Pyt ...

  3. 这就是数据分析之numpy

    之前已经写过python环境的配置以及安装等教程了.不会的可以看这个. https://xiaobaibubai.blog.csdn.net/article/details/109777532 Pyt ...

  4. Python使用扩展库numpy计算矩阵加权平均值

    本文介绍Python扩展库numpy的函数average()的用法. >>> import numpy as np # 创建二维矩阵 >>> x = np.matr ...

  5. python矩阵运算_python矩阵计算

    广告关闭 回望2020,你在技术之路上,有什么收获和成长么?对于未来,你有什么期待么?云+社区年度征文,各种定制好礼等你! 鉴于最近复习线性代数计算量较大,且1800答案常常忽略一些逆阵.行列式的计算 ...

  6. Python——NumPy数值计算基础

    NumPy简介 NumPy是一个Python科学计算的基础包,它不仅是Python中使用最多的第三方库,而且还是SciPy,Pandas等数据科学的基础库.NumPy主要提供了以下内容. (1)快速高 ...

  7. python矩阵计算_python计算矩阵

    广告关闭 腾讯云11.11云上盛惠 ,精选热门产品助力上云,云服务器首年88元起,买的越多返的越多,最高返5000元! 鉴于最近复习线性代数计算量较大,且1800答案常常忽略一些逆阵.行列式的计算答案 ...

  8. Numpy 中 mean() 和 average() 的区别?(average可计算加权平均)

    在Numpy中, mean() 和 average()都有取平均数的意思, 在不考虑加权平均的前提下,两者的输出是一样的 , 如下面的Code : a = np.array([1,2,3,4])pri ...

  9. python中average什么意思_用numpy.average()做加权平均,结果是nan?

    import numpy as np import pandas as pd exante_beta = pd.read_csv('beta_0.csv') #导入回归得到的ex-ante beta ...

  10. Python3——numpy中mean和average的区别

    mean和average都是计算均值的函数,在不指定权重的时候average和mean是一样的.指定权重后,average可以计算一维的加权平均值.具体如下: import numpy as np a ...

最新文章

  1. 查看 -- tree
  2. 详解C中volatile关键字
  3. php程序监控指标,通达信主力动向监控副图指标公式
  4. Java Web——文件下载getResourceAsStream()返回NULL解决方案
  5. ios底部栏设计规范_超全面的UI设计规范整理,你值得收藏!
  6. OpneCV之图像的平移、翻转、旋转、缩放、裁剪(笔记04)
  7. tcmalloc编译
  8. ORACLE 随机数 dbms_random
  9. Shell 脚本进程并发进程数控制
  10. OpenCV2+入门系列(一):OpenCV2.4.9的安装与测试
  11. [Matlab]中pcolor和colormap的使用
  12. Tomcat——通过.bat批处理程序重启Tomcat
  13. android逆向基础教程二
  14. DM 源码阅读系列文章(七)定制化数据同步功能的实现
  15. Linux面试常考命令
  16. php生成appid,请求认证密钥-AppID
  17. 【转载】Python Numpy求余弦值和欧几里得距离
  18. 六西格玛dfss_六西格玛设计DFSS.pdf
  19. 数据分析报告怎么写(三)
  20. 52单片机定时器0-2实现1ms定时

热门文章

  1. 芯片、二代测序的差别及GEO数据库界面
  2. 8.3 Convex combinations (凸组合)
  3. 第十一个Java程序,计算QQ等级。
  4. bongo cat mver手机版|键盘猫手机版
  5. maven-replacer-plugin 静态资源打包方案js css
  6. RobotStudio码垛机器人创建过程
  7. python爬虫:利用BeautifulSoup爬取链家深圳二手房首页的详细信息
  8. 全网最详细numpy的argmin与argmax解析(一次性理解np.argmin)
  9. 计算机毕业设计ssm吃到撑零售微商城
  10. 计算机系统兼容在哪里,电脑怎么看系统兼容的