scipy.stats.

gmean#

scipy.stats.gmean(a, axis=0, dtype=None, weights=None, *, nan_policy='propagate', keepdims=False)[源代码][源代码]#

计算沿指定轴的加权几何平均值。

数组 \(a_i\) 相对于权重 \(w_i\) 的加权几何平均值为：

\[\exp \left( \frac{ \sum_{i=1}^n w_i \ln a_i }{ \sum_{i=1}^n w_i } \right) \, ,\]

并且，在同等权重下，它给出：

\[\sqrt[n]{ \prod_{i=1}^n a_i } \, .\]
参数:
aarray_like

可以转换为数组的输入数组或对象。

轴int 或 None, 默认值: 0

如果是一个整数，表示输入数据中要计算统计量的轴。输入数据的每个轴切片（例如行）的统计量将出现在输出的相应元素中。如果为 None，则在计算统计量之前会将输入数据展平。

dtypedtype, 可选

在执行计算之前，输入数组被转换到的类型。

权重类似数组, 可选

weights 数组必须能够广播到与 a 相同的形状。默认值为 None，即每个值的权重为 1.0。

nan_policy{‘propagate’, ‘omit’, ‘raise’}

定义如何处理输入的 NaN。

  • propagate: 如果在计算统计量的轴切片（例如行）中存在 NaN，则输出的相应条目将为 NaN。

  • omit: 在执行计算时，NaN 将被省略。如果在计算统计量的轴切片中剩余的数据不足，则输出的相应条目将为 NaN。

  • raise: 如果存在 NaN，将引发 ValueError。

keepdimsbool, 默认值: False

如果设置为True，被减少的轴将作为尺寸为1的维度保留在结果中。通过此选项，结果将正确地与输入数组进行广播。

返回:
gmeanndarray

参见上面的 dtype 参数。

参见

numpy.mean

算术平均数

numpy.average

加权平均

hmean

调和平均数

注释

从 SciPy 1.9 开始，np.matrix 输入（不推荐用于新代码）在计算执行前被转换为 np.ndarray。在这种情况下，输出将是一个标量或适当形状的 np.ndarray，而不是一个 2D 的 np.matrix。同样，虽然掩码数组的掩码元素被忽略，但输出将是一个标量或 np.ndarray，而不是一个 mask=False 的掩码数组。

参考文献

[1]

“加权几何平均”，维基百科，https://en.wikipedia.org/wiki/Weighted_geometric_mean。

[2]

Grossman, J., Grossman, M., Katz, R., “平均值：一种新方法”, Archimedes 基金会, 1983

示例

>>> from scipy.stats import gmean
>>> gmean([1, 4])
2.0
>>> gmean([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
3.3800151591412964
>>> gmean([1, 4, 7], weights=[3, 1, 3])
2.80668351922014
On this page