numpy.ma.average

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

Возвращает взвешенное среднее значение массива по заданной оси.

Параметры:

a : array_like Данные для усреднения. Маскированные элементы не учитываются при вычислении. axis : int, необязательно Ось, по которой нужно усреднить a. Если None, усреднение выполняется по уплощенному массиву. weights : array_like, необязательно Значение важности каждого элемента при вычислении среднего. Массив весов может быть одномерным (в этом случае его длина должна быть равна размеру a по заданной оси) или иметь такие же размеры, как и a. Если weights=None, все данные в a предполагаются с весом, равным единице. Если weights комплексное, мнимые части игнорируются. returned : bool, необязательно Флаг, указывающий, нужно ли возвращать кортеж (result, sum of weights) в качестве выходных данных (True) или только результат (False). По умолчанию False.

Возвращает:

average, [sum_of_weights] : (кортеж) скаляр или MaskedArray Среднее значение по указанной оси. Когда returned True, возвращается кортеж со средним значением в качестве первого элемента и суммой весов в качестве второго элемента. Тип возвращаемого значения np.float64 если a целочисленного типа и числа с плавающей точкой меньше float64, или тип данных входных данных, в противном случае. Если returned, то sum_of_weights всегда float64.

Примеры

>>> 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]