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. <i>本文来源gaodai$ma#com搞$$代**码网</i>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
以上这篇在Python3 numpy中mean和average的区别详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持搞代码。
搞代码网（gaodaima.com）提供的所有资源部分来自互联网，如果有侵犯您的版权或其他权益，请说明详细缘由并提供版权或权益证明然后发送到邮箱[email protected]，我们会在看到邮件的第一时间内为您处理，或直接联系QQ：872152909。本网站采用BY-NC-SA协议进行授权
转载请注明原文链接：在Python3 numpy中mean和average的区别详解
转载请注明原文链接：在Python3 numpy中mean和average的区别详解
