Среднее значение массива Numpy в Python

Используя Numpy, вы можете рассчитать среднее значение элементов из общего массива Numpy или по некоторой оси в Python, или вы также можете рассчитать средневзвешенное значение элементов.

Чтобы найти среднее значение массива numpy, вы можете использовать статистическую функцию numpy.average().

Синтаксис

Синтаксис функции average() показан ниже.

numpy.average(a, axis=None, weights=None, returned=False)

Мы узнаем больше о параметрах, указанных в приведенном выше синтаксисе, с помощью следующих примеров.

Пример 1: Numpy Average

В этом примере мы берем 2 × -2 массив с числами и находим среднее значение массива с помощью функции average().

Программа Python

import numpy as np

a = np.array([4, 5, 3, 7]).reshape(2,2)
print('input\n',a)

b = np.average(a)
print('average\n',b)

Выход

input
 [[4 5]
 [3 7]]
average
 4.75

Пример 2: Numpy average() по оси

Вы также можете найти среднее значение массива по оси.

В этом примере мы укажем интересующую ось с помощью параметра оси.

Программа Python

import numpy as np

a = np.array([4, 5, 3, 7]).reshape(2,2)
print('input\n',a)

b = np.average(a, axis=0)
print('average along axis=0\n',b)

b = np.average(a, axis=1)
print('average along axis=1\n',b)

Выход

input
 [[4 5]
 [3 7]]
average along axis=0
 [3.5 6. ]
average along axis=1
 [4.5 5. ]

Пример 3: Numpy average() с весами

Вы также можете указать веса при вычислении среднего числа элементов в массиве. Эти веса будут умножены на элементы, а затем будет вычислено среднее значение.

Программа Python

import numpy as np

a = np.array([4, 5, 3, 7]).reshape(2,2)
print('input\n',a)

b = np.average(a, axis=0, weights=[0.3,0.7])
print('average along axis=0\n',b)

b = np.average(a, axis=0, weights=[0.2,0.8])
print('average along axis=1\n',b)

Выход

input
 [[4 5]
 [3 7]]
average along axis=0
 [3.3 6.4]
average along axis=1
 [3.2 6.6]

Резюме

В этих примерах Python мы узнали, как вычислить среднее количество элементов массива numpy с помощью функции numpy.average().