Calcule el promedio ponderado de una array NumPy dada

En NumPy, podemos calcular el peso de una array determinada mediante dos enfoques. El primero de los enfoques es con la ayuda de la función numpy.average() en la que pasamos la array de peso en el parámetro. Y el segundo enfoque es mediante el cálculo matemático, primero dividimos la suma de la array de peso de la array de peso y luego la multiplicamos con la array dada para calcular la suma de esa array.

Método 1: Usar el método numpy.average()

Ejemplo 1:

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)

Producción:

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

Ejemplo 2:

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)

Producción:

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

Método 2: Usando operaciones matemáticas

Ejemplo 1:

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)

Producción:

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

Ejemplo 2:

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)

Producción:

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