Función Numpy MaskedArray.average() | Python

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) 
Producción:

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) 
Producción:

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

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