计算给定 NumPy 数组的加权平均值

在 NumPy 中，我们可以通过两种方法计算给定数组的权重，第一种方法是借助 numpy.average()函数，我们在参数中传递权重数组。第二种方法是通过数学计算，首先我们将权重数组总和与权重数组相除，然后与给定数组相乘以计算该数组的总和。

方法一：使用 numpy.average() 方法

示例 1：

Python

import numpy as np
  
  
# Original array
array = np.arange(5)
print(array)
  
weights = np.arange(10, 15)
print(weights)
  
# Weighted average of the given array
res1 = np.average(array, weights=weights)
print(res1)

输出：

[0 1 2 3 4]
[10 11 12 13 14]
2.1666666666666665

示例 2：

Python

import numpy as np
  
  
# Original array
array = np.arange(2, 7)
print(array)
  
weights = np.arange(2, 7)
print(weights)
  
# Weighted average of the given array
res1 = np.average(array, weights=weights)
print(res1)

输出：

[2 3 4 5 6]
[2 3 4 5 6]
4.5

方法二：使用数学运算

示例 1：

Python

import numpy as np
  
  
# Original array
array = np.arange(2, 7)
print(array)
  
weights = np.arange(2, 7)
print(weights)
  
# Weighted average of the given array
res2 = (array*(weights/weights.sum())).sum()
print(res2)

输出：

[2 3 4 5 6]
[2 3 4 5 6]
4.5

示例 2：

Python

import numpy as np
  
  
# Original array
array = np.arange(5)
print(array)
  
weights = np.arange(10, 15)
print(weights)
  
# Weighted average of the given array
res2 = (array*(weights/weights.sum())).sum()
print(res2)

输出：

[0 1 2 3 4]
[10 11 12 13 14]
2.166666666666667