python求加权平均值的实例(附纯python写法)
首先是数据源：
#需要求加权平均值的数据列表
elements = []
#对应的权值列表
weights = []
使用numpy直接求：
import numpy as np
np.average(elements, weights=weights)
附纯python写法：
# 不使用numpy写法1
round(sum([elements[i]*weights[i] for i in range(n)])/sum(weights), 1)
# 不使用numpy写法2
round(sum([j[0]*j[1] for j in zip(elements, weights)])/sum(weights), 1)
以上这篇python求加权平均值的实例(附纯python写法)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。
时间： 2019-08-21
当变量维数加大时很难想象是怎样按不同维度求和的,高清楚一个,其他的应该就很清楚了,什么都不说了,上例子,例子一看便明白-.. a=range(27) a=np.array(a) a=np.reshape(a,[3,3,3]) 输出a的结果是: array([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8]], [[ 9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17]], [[18, 19, 20], [21, 22, 23], [24, 25, 2
如下所示: >>> import numpy as np >>> a = np.array([[1, 2, 3], [3, 1, 2]]) >>> b = np.array([[5, 2, 6], [5, 1, 2]]) >>> a array([[1, 2, 3], [3, 1, 2]]) >>> b array([[5, 2, 6], [5, 1, 2]]) >>> c = a + b >
本文实例讲述了python计算一个序列的平均值的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: def average(seq, total=0.0): num = 0 for item in seq: total += item num += 1 return total / num 如果序列是数组或者元祖可以简单使用下面的代码 def average(seq): return float(sum(seq)) / len(seq) 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.
Python实现按某一列关键字分组,并计算各列的平均值,并用该值填充该分类该列的nan值. DataFrame数据格式 fillna方式实现 groupby方式实现 DataFrame数据格式 以下是数据存储形式: fillna方式实现 1.按照industryName1列,筛选出业绩 2.筛选出相同行业的Series 3.计算平均值mean,采用fillna函数填充 4.append到新DataFrame中 5.循环遍历行业名称,完成2,3,4步骤 factordatafillna = pd.
需求: 现有一个 csv文件,包含'CNUM'和'COMPANY'两列,数据里包含空行,且有内容重复的行数据. 要求: 1)去掉空行: 2)重复行数据只保留一行有效数据: 3)修改'COMPANY'列的名称为'Company_New': 4)并在其后增加六列,分别为'C_col','D_col','E_col','F_col','G_col','H_col'. 一,使用 Python Pandas来处理: import pandas as pd import numpy as np from p
昨天,我们学习了pandas中的dropna方法,今天,学习一下fillna方法.该方法的主要作用是实现对NaN值的填充功能.该方法主要有3个参数,分别是:value,method,limit等.其余参数可以通过调用help函数获取信息. (1)value 该参数主要是确定填充数值 >>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx') >>> df name Chinese Chinese.1 id 0 bob 12.0 12 123
统计每天的数据量变化,数据量变动超过一定范围时,进行告警.告警通过把对应的参数传递至相应接口. python程序如下 #!/usr/bin/python # coding=utf-8 import pymysql as mdb import os import sys import requests import json tar_conn = mdb.connect(host='192.168.56.128',port=3306,user='xxx',passwd='xxx123',db='b
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本文实例讲述了Python编程实现数学运算求一元二次方程的实根算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题: 请定义一个函数quadratic(a, b, c),接收3个参数,返回一元二次方程:ax + bx + c = 0的两个解. 实现代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import math def quadratic(a,b,c): if a == 0: raise TypeError('a不能为0') if not is
本文实例讲述了Python实现利用最大公约数求三个正整数的最小公倍数.分享给大家供大家参考,具体如下: 在求解两个数的小公倍数的方法时,假设两个正整数分别为a.b的最小公倍数为d,最大公约数为c.存在这样的关系d=a*b/c.通过这个关系式,我们可以快速的求出三个正整数的最小公倍数. def divisor(a,b): c = a%b while c>0: a=b b=c c=a%b return b x1 = input("input1:") x2 = input("
GroupBy 分组运算:split-apply-combine(拆分-应用-合并) DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组.然后,将一个函数应用到各个分组并产生新值.最后,所有这些函数的执行结果会被合并到最终的结果对象中去. GroupBy的size方法可以返回一个含有分组大小的Series. 对分组进行迭代 for (k1,k2), group in df.groupby(['key1','key2'
第一种是进行多项式拟合,数学上可以证明,任意函数都可以表示为多项式形式.具体示例如下. ###拟合年龄 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #定义x.y散点坐标 x = [10,20,30,40,50,60,70,80] x = np.array(x) print('x is :\n',x) num = [174,236,305,334,349,351,342,323] y = np.array(num) print('y is
前言 在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,本文将详细给大家介绍关于Python利用pandas查询数据的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 示例代码 这里的查询数据相当于R语言里的subset功能,可以通过布尔索引有针对的选取原数据的子集.指定行.指定列等.我们先导入一个student数据集: student = pd.io.parsers.read_csv('C:\\Users\\admin\\Desktop\\student.csv')
python数据分析工具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构. 本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数. 1)查看DataFrame数据及属性 df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象 df_obj.dtypes #查看各行的数据格式 df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型 df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行 df_obj.tail() #查看后几
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