numpy.MaskedArray.average()La función se usa para devolver el promedio ponderado de la array sobre el eje dado.
Sintaxis:
numpy.ma.average(arr, axis=None, weights=None, returned=False)Parámetros:
arr: [array_like] Array enmascarada de entrada cuyos datos se promediarán. Las entradas enmascaradas no se tienen en cuenta en el cálculo.
eje : [int, opcional] Eje a lo largo del cual promediar arr. Si es Ninguno, el promedio se realiza sobre la array aplanada.
pesos : [array_like, opcional] La importancia que tiene cada elemento en el cálculo del promedio. Si pesos=Ninguno, se supone que todos los datos en arr tienen un peso igual a uno. Si los pesos son complejos, las partes imaginarias se ignoran.
devuelto: [ bool, opcional] Indica si se debe devolver una tupla (resultado, suma de pesos) como salida (Verdadero), o solo el resultado (Falso). El valor predeterminado es Falso.Devuelve: [scalar o MaskedArray] El promedio a lo largo del eje especificado. Cuando devuelve True, devuelve una tupla con el promedio como primer elemento y la suma de los pesos como segundo elemento.
Código #1:
# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.average() method
# importing numpy as geek
# and numpy.ma module as ma
import numpy as geek
import numpy.ma as ma
# creating input array
in_arr = geek.array([[1, 2], [ 3, -1], [ 5, -3]])
print ("Input array : ", in_arr)
# Now we are creating a masked array.
# by making entry as invalid.
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[[1, 0], [ 1, 0], [ 0, 0]])
print ("Masked array : ", mask_arr)
# applying MaskedArray.average
# methods to masked array
out_arr = ma.average(mask_arr)
print ("normal average of masked array : ", out_arr)
Input array : [[ 1 2] [ 3 -1] [ 5 -3]] Masked array : [[-- 2] [-- -1] [5 -3]] normal average of masked array : 0.75
Código #2:
# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.average() method
# importing numpy as geek
# and numpy.ma module as ma
import numpy as geek
import numpy.ma as ma
# creating input array
in_arr = geek.array([[1, 2], [ 3, -1], [ 5, -3]])
print ("Input array : ", in_arr)
# Now we are creating a masked array.
# by making entry as invalid.
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[[1, 0], [ 1, 0], [ 0, 0]])
print ("Masked array : ", mask_arr)
# applying MaskedArray.average
# methods to masked array
out_arr = ma.average(mask_arr, weights =[[0, 1], [ 0, 2], [ 3, 1]])
print ("weighted average of masked array : ", out_arr)
Input array : [[ 1 2] [ 3 -1] [ 5 -3]] Masked array : [[-- 2] [-- -1] [5 -3]] weighted average of masked array : 1.7142857142857142
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por jana_sayantan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA