在Python3 numpy中mean和average的区别详解
mean和average都是计算均值的函数，在不指定权重的时候average和mean是一样的。指定权重后，average可以计算一维的加权平均值。
具体如下：
importnumpyasnp
a=np.array([np.random.randint(0,20,5),np.random.randint(0,20,5)])
print('原始数据\n',a)
print('mean函数'.center(20,'*'))
print('对所有数据计算\n',a.mean())
print('axis=0，按行方向计算，即每列\n',a.mean(axis=0))#按行方向计算，即每列
print('axis=1，按列方向计算，即每行\n',a.mean(axis=1))#按列方向计算，即每行
print('average函数'.center(20,'*'))
print('对所有数据计算\n',np.average(a))
print('axis=0，按行方向计算，即每列\n',np.average(a,axis=0))#按行方向计算，即每列
print('axis=1，按列方向计算，即每行\n',np.average(a,axis=1))#按列方向计算，即每行
b=np.array([1,2,3,4])
wts=np.array([4,3,2,1])
print('不指定权重\n',np.average(b))
print('指定权重\n',np.average(b,weights=wts))
运行结果：
原始数据 [[10127145] [12102167]] *******mean函数******* 对所有数据计算 9.5 axis=0，按行方向计算，即每列 [11.11.4.515.6.] axis=1，按列方向计算，即每行 [9.69.4] *****average函数****** 对所有数据计算 9.5 axis=0，按行方向计算，即每列 [11.11.4.515.6.] axis=1，按列方向计算，即每行 [9.69.4] 不指定权重 2.5 指定权重 2.0
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