scipy.stats.

gmean#

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

沿着指定轴计算加权几何平均值。

与权重 \(w_i\) 相关联的数组 \(a_i\) 的加权几何平均数为

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

并且，在权重相等的情况下，有

\[\sqrt[n]{ \prod_{i=1}^n a_i } \, .\]
参数:
a类似数组

输入数组或可转换为数组的对象。

axis整数或 None，默认值为 0

如果为整数，则为输入将沿着该整数计算统计数据的轴。输入的每一个轴分片（例如行）的统计数据将显示在输出的相应元素中。如果为 None，则在计算统计数据之前，输入将被展开。

dtypedtype，可选

输入数组在执行计算之前被转换为哪种类型。

权重array_like，可选

权重数组必须可广播成与a相同的形状。默认值为 None，这表示给每个值一个权重 1.0。

nan 处理策略{‘propagate’, ‘omit’, ‘raise’}

定义如何处理输入 NaN。

  • propagate：如果 NaN 存在于轴切片（例如行）中，则统计数据将沿着该轴切片进行计算，输出的相应条目将为 NaN。

  • omit：执行计算时将忽略 NaN。如果在沿着该轴切片计算统计数据的轴切片中没有足够数据，则输出的相应条目将为 NaN。

  • raise：如果存在 NaN，将引发ValueError。

保持维度bool，默认值：False

如果将其设置为 True，则将减少的轴保留在结果中，作为一个大小为一的维度。借助此选项，结果将针对输入数组正确广播。

返回:
gmeanndarray

参见上文的类型参数。

另请参见

numpy.mean

算术平均值

numpy.average

加权平均值

hmean

调和平均值

备注

从 SciPy 1.9 开始，np.matrix（不推荐用于新代码）输入在执行计算之前将转换为np.ndarray。在这种情况下，输出将是要么标量，要么形状适当的np.ndarray，而不是 2Dnp.matrix。类似地，虽然掩码数组的掩码元素将被忽略，但是输出将是要么标量，要么np.ndarray，而不是mask=False的掩码数组。

引用

[1]

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

[2]

格罗斯曼、J.，格罗斯曼、M.，卡茨、R.“平均值：一种新方法”，阿基米德基金会，1983 年

实例

>>> 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
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