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python加权求和_python求加权平均值的实例（附纯python写 法）
python求加权平均值的实例(附纯python写法)
京广铁路#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：
优酷收购土豆# 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。
骑士
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) shape(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 =
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 =
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:ax² + 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 upby(['key1','key2'长白山日报电子版
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.ad_csv('C:\\Users\\admin\\Desktop\\student.csv')
分子量测定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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