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numpy.ma.anomalies

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numpy.ma.conjugate

numpy.ma.average

numpy.ma.average(a, axis=None, weights=None, returned=False)[source]

返回给定轴上数组的加权平均值。

参数:

a:array_like

要平均的数据。在计算中不考虑屏蔽条目。

axis:int,可选

用于平均a的轴。如果,则对平展的数组进行平均。

权重:array_like,可选

每个元素在平均值计算中的重要性。权数数组可以是1-D(在这种情况下,其长度必须是沿给定轴的a的大小)或与a相同的形状。如果weights=None,则假设a中的所有数据具有等于1的权重。如果权重是复数,则虚部被忽略。

返回:bool,可选

Flag indicating whether a tuple (result, sum of weights) should be returned as output (True), or just the result (False). 默认值为False。

返回:

average,[sum_of_weights]:(tuple of)scalar或MaskedArray

沿着指定轴的平均值。当返回的是True时,返回一个元组,其中平均值作为第一个元素,权重的和作为第二个元素。如果a是整数类型,并且浮点小于float64或输入数据类型,则返回类型为np.float64如果返回,sum_of_weights始终为float64

例子

>>> a = np.ma.array([1., 2., 3., 4.], mask=[False, False, True, True])
>>> np.ma.average(a, weights=[3, 1, 0, 0])
1.25
>>> x = np.ma.arange(6.).reshape(3, 2)
>>> print(x)
[[ 0.  1.]
 [ 2.  3.]
 [ 4.  5.]]
>>> avg, sumweights = np.ma.average(x, axis=0, weights=[1, 2, 3],
...                                 returned=True)
>>> print(avg)
[2.66666666667 3.66666666667]