Python NumPy中的np.mean()与np.average()？
Python NumPy中的np.mean()与np.average()？
提问于 2013-11-19 01:43:31
我注意到
In [30]: np.mean([1, 2, 3])
Out[30]: 2.0
In [31]: np.average([1, 2, 3])
Out[31]: 2.0但是，应该有一些区别，因为它们毕竟是两个不同的功能。
它们之间有什么区别？
回答 5
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2013-11-19 01:51:48
np.average接受一个可选的权重参数。如果没有提供，则它们是等效的。看一下源代码：Mean、Average
np.mean：
try:
mean = a.mean
except AttributeError:
return _wrapit(a, 'mean', axis, dtype, out)
return mean(axis, dtype, out)np.average：
...
if weights is None :
avg = a.mean(axis)
scl = avg.dtype.type(a.size/avg.size)
else:
#code that does weighted mean here
if returned: #returned is another optional argument
scl = np.multiply(avg, 0) + scl
return avg, scl
else:
return avg
...Stack Overflow用户
发布于 2013-11-19 01:50:46
np.mean总是计算算术平均值，并且有一些额外的输入和输出选项(例如，使用什么数据类型，将结果放在哪里)。
如果提供了weights参数，则np.average可以计算加权平均值。
Stack Overflow用户
发布于 2016-08-05 15:40:45
在某些版本的numpy中，您必须意识到另一个重要的区别：
average不考虑掩码，因此计算整个数据集的平均值。
mean考虑了掩码，因此仅计算未掩码的值的平均值。
g = [1,2,3,55,66,77]
f = np.ma.masked_greater(g,5)
np.average(f)
Out: 34.0
np.mean(f)
Out: 2.0页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/20054243
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