每2个Numpy元素的加权平均值

Numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了高效的多维数组对象和各种用于数组操作的函数。在Numpy中，可以使用加权平均值来计算数组中每两个元素的平均值。

加权平均值是一种计算平均值的方法，其中每个元素都有一个对应的权重。加权平均值的计算公式如下：

加权平均值 = (元素1 * 权重1 + 元素2 * 权重2) / (权重1 + 权重2)

在Numpy中，可以使用np.average()函数来计算加权平均值。该函数的参数包括数组和对应的权重。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义数组和权重
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
weights = np.array([0.2, 0.8, 0.5, 0.3, 0.7])

# 计算加权平均值
weighted_avg = np.average(arr, weights=weights)

print("加权平均值:", weighted_avg)

输出结果为：

加权平均值: 3.2

加权平均值的应用场景包括统计学、金融学、机器学习等领域。在统计学中，加权平均值可以用于计算样本的平均值，其中每个样本都有不同的权重。在金融学中，加权平均值可以用于计算股票指数，其中每只股票的权重可以根据市值或其他指标来确定。在机器学习中，加权平均值可以用于集成学习中的模型融合，其中每个模型的权重可以根据其性能来确定。

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