今天小编就为大家分享一篇在Python3 numpy中mean和average的区别详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起来源[email protected]搞@^&代*@码网跟随小编过来看看吧
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 = np.array([np.random.randint(0, 20, 5), np.random.randint(0, 20, 5)]) print('原始数据\n', a) print('mean函数'.center(20, '*')) print('对所有数据计算\n', a.mean()) print('axis=0，按行方向计算，即每列\n', a.mean(axis=0)) # 按行方向计算，即每列 print('axis=1，按列方向计算，即每行\n', a.mean(axis=1)) # 按列方向计算，即每行 print('average函数'.center(20, '*')) print('对所有数据计算\n', np.average(a)) print('axis=0，按行方向计算，即每列\n', np.average(a, axis=0)) # 按行方向计算，即每列 print('axis=1，按列方向计算，即每行\n', np.average(a, axis=1)) # 按列方向计算，即每行 b = np.array([1, 2, 3, 4]) wts = np.array([4, 3, 2, 1]) print('不指定权重\n', np.average(b)) print('指定权重\n', np.average(b, weights=wts))
运行结果：
原始数据 [[10 12 7 14 5] [12 10 2 16 7]] *******mean函数******* 对所有数据计算 9.5 axis=0，按行方向计算，即每列 [ 11. 11. 4.5 15. 6. ] axis=1，按列方向计算，即每行 [ 9.6 9.4] *****average函数****** 对所有数据计算 9.5 axis=0，按行方向计算，即每列 [ 11. 11. 4.5 15. 6. ] axis=1，按列方向计算，即每行 [ 9.6 9.4] 不指定权重 2.5 指定权重 2.0
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