NumPy 1.14 - numpy.ma.average()

numpy.ma.average




numpy

numpy.ma.average

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

दिए गए अक्ष पर सरणी का भारित औसत लौटाएं।

पैरामीटर:

a : array_like

डेटा औसत किया जाना है। कम्प्यूटेड प्रविष्टियों को ध्यान में नहीं लिया जाता है।

अक्ष : int, वैकल्पिक

धुरी जिसके साथ औसतन a । यदि None , तो चपटा सरणी पर औसत किया जाता है।

वजन : array_like, वैकल्पिक

प्रत्येक तत्व का औसत के अभिकलन में जो महत्व है। भार सरणी या तो 1-डी हो सकती है (जिस स्थिति में इसकी लंबाई दी गई धुरी के साथ होनी चाहिए) या एक के समान आकार। यदि weights=None , तो सभी डेटा को a बराबर वजन माना जाता है। यदि weights जटिल है, तो काल्पनिक भागों को अनदेखा कर दिया जाता है।

लौटाया गया : बूल, वैकल्पिक

यह दर्शाता है कि क्या टुपल (result, sum of weights) आउटपुट (ट्रू), या केवल परिणाम (फाल्स) के रूप में लौटाया जाना चाहिए। डिफ़ॉल्ट गलत है।

यह दिखाता है:

औसत, [sum_of_weights] : ( टुपल ऑफ) अदिश या मास्कएड्रे

निर्दिष्ट अक्ष के साथ औसत। जब लौटाया जाता है तो True , पहले तत्व के रूप में औसत के साथ एक टपल लौटें और दूसरे तत्व के रूप में वजन का योग। रिटर्न प्रकार np.float64 यदि पूर्णांक प्रकार का है और फ्लोट float64 से छोटा है, या इनपुट डेटा-प्रकार, अन्यथा। यदि लौटाया जाता है, तो sum_of_weights हमेशा float64

उदाहरण

>>> 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]