np.mean() vs np.average() en Python NumPy?

Question 1

me doy cuenta de que

In [30]: np.mean([1, 2, 3])
Out[30]: 2.0

In [31]: np.average([1, 2, 3])
Out[31]: 2.0

Sin embargo, debe haber algunas diferencias, ya que al fin y al cabo son dos funciones diferentes.

Cuáles son las diferencias entre ellos?

Question 2

np.average toma un parámetro de peso opcional. Si no se suministra son equivalentes. Echa un vistazo al código fuente: Significar, Promedio

np.media:

try:
    mean = a.mean
except AttributeError:
    return _wrapit(a, 'mean', axis, dtype, out)
return mean(axis, dtype, out)

np.promedio:

...
if weights is None :
    avg = a.mean(axis)
    scl = avg.dtype.type(a.size/avg.size)
else:
    #code that does weighted mean here

if returned: #returned is another optional argument
    scl = np.multiply(avg, 0) + scl
    return avg, scl
else:
    return avg
...

Question 3

np.mean siempre calcula una media aritmética y tiene algunas opciones adicionales para la entrada y la salida (por ejemplo, qué tipos de datos usar, dónde colocar el resultado).

np.average puede calcular un promedio ponderado si el weights se proporciona el parámetro.

Question 4

En alguna versión de numpy hay otra diferencia importante que debes tener en cuenta:

average no tenga en cuenta las máscaras, calcule el promedio de todo el conjunto de datos.

mean tiene en cuenta las máscaras, por lo tanto, calcule la media solo sobre valores no enmascarados.

g = [1,2,3,55,66,77]
f = np.ma.masked_greater(g,5)

np.average(f)
Out: 34.0

np.mean(f)
Out: 2.0

Question 5

En tu invocación, las dos funciones son las mismas.

average Sin embargo, puede calcular un promedio ponderado.

Enlaces de documentos: mean y average

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