np的计算,我下面以一个案例来演示:
先创建一个小明分数表 成绩 作业 考试分
score = np.array([70,80,90])
avg = np.average(score) 求平均分
80.0
结果为80
我们还可以用average计算加权平均
可以用一个数组表示权重分配
weight = np.array([0.3,0.25,0.45])
avg1 = np.average(score,weights=weight
本文通过一个实际案例,详细介绍了如何利用numpy库在Python中进行高效的统计计算,包括平均值、标准差等常见统计指标的计算方法。
np的计算,我下面以一个案例来演示:
先创建一个小明分数表 成绩 作业 考试分
score = np.array([70,80,90])
avg = np.average(score) 求平均分
80.0
结果为80
我们还可以用average计算加权平均
可以用一个数组表示权重分配
weight = np.array([0.3,0.25,0.45])
avg1 = np.average(score,weights=weight

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