Я замечаю, что
In [30]: np.mean([1, 2, 3])
Out[30]: 2.0
In [31]: np.average([1, 2, 3])
Out[31]: 2.0
Однако должны быть некоторые различия, поскольку в конце концов они представляют собой две разные функции.
Каковы различия между ними?
Np.mean() vs np.average() в Python NumPy?
Ответ 1
np.average принимает необязательный параметр веса. Если он не поставляется, они эквивалентны. Взгляните на исходный код: Среднее, Среднее
np.mean:
try:
mean = a.mean
except AttributeError:
return _wrapit(a, 'mean', axis, dtype, out)
return mean(axis, dtype, out)
np.average:
...
if weights is None :
avg = a.mean(axis)
scl = avg.dtype.type(a.size/avg.size)
else:
#code that does weighted mean here
if returned: #returned is another optional argument
scl = np.multiply(avg, 0) + scl
return avg, scl
else:
return avg
...
Ответ 2
np.mean всегда вычисляет среднее арифметическое и имеет некоторые дополнительные параметры для ввода и вывода (например, какие типы данных использовать, где разместить результат).
np.average может вычислять средневзвешенное значение, если задан параметр weights.
Ответ 3
В некоторой версии numpy есть еще одна важная разница, о которой вы должны знать:
average не принимают маски учета, поэтому вычисляйте среднее значение по всему набору данных.
mean принимает маски учета, поэтому вычисляет среднее значение только по незамасленным значениям.
g = [1,2,3,55,66,77]
f = np.ma.masked_greater(g,5)
np.average(f)
Out: 34.0
np.mean(f)
Out: 2.0
Ответ 4
В вашем вызове две функции одинаковы.
average может вычислять средневзвешенное значение.