{"id":3203,"date":"2023-07-18T17:03:26","date_gmt":"2023-07-18T17:03:26","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/numpy-durchschnitt-vs-durchschnitt\/"},"modified":"2023-07-18T17:03:26","modified_gmt":"2023-07-18T17:03:26","slug":"numpy-durchschnitt-vs-durchschnitt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/numpy-durchschnitt-vs-durchschnitt\/","title":{"rendered":"Numpy mean() vs average(): was ist der unterschied?"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen die Funktionen <strong>np.mean()<\/strong> oder <strong>np.average()<\/strong> verwenden, um den Durchschnittswert eines Arrays in Python zu berechnen.<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Hier ist der subtile Unterschied zwischen den beiden Funktionen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><b>np.mean<\/b> berechnet immer das arithmetische Mittel.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><b>np.average<\/b> verf\u00fcgt \u00fcber einen optionalen <strong>Gewichtungsparameter<\/strong> , der zur Berechnung eines gewichteten Durchschnitts verwendet werden kann.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Funktionen in der Praxis verwendet werden.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 1: Verwenden Sie np.mean() und np.average() ohne Gewichtungen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir haben die folgende Tabelle in Python, die sieben Werte enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\">#create array of values\n<\/span>data = [1, 4, 5, 7, 8, 8, 10]\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen <b>np.mean()<\/b> und <strong>np.average()<\/strong> verwenden, um den Durchschnittswert dieses Arrays zu berechnen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\n\n<\/span>#calculate average value of array\n<span style=\"color: #000000;\">n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">mean<\/span> (data)\n\n6.142857142857143<\/span>\n\n#calculate average value of array\n<span style=\"color: #000000;\">n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">average<\/span> (data)<\/span>\n\n<span style=\"color: #000000;\">6.142857142857143<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beide Funktionen geben genau den gleichen Wert zur\u00fcck.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beide Funktionen verwendeten zur Berechnung des Durchschnitts die folgende Formel:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Durchschnitt = (1 + 4 + 5 + 7 + 8 + 8 + 10) \/ 7 = <strong>6,142857<\/strong> \u2026<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 2: Verwenden Sie np.average() mit Gewichtungen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nehmen wir erneut an, dass wir in Python das folgende Array haben, das sieben Werte enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\">#create array of values\n<\/span>data = [1, 4, 5, 7, 8, 8, 10]\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen <strong>np.average()<\/strong> verwenden, um einen gewichteten Durchschnitt f\u00fcr dieses Array zu berechnen, indem wir eine Liste von Werten f\u00fcr die <strong>Gewichtsparameter<\/strong> bereitstellen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\n\n<\/span>#calculate weighted average of array\n<span style=\"color: #000000;\">n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">average<\/span> (data, weights=(.1, .2, .4, .05, .05, .1, .1))<\/span>\n\n<span style=\"color: #000000;\">5.45\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der gewichtete Durchschnitt betr\u00e4gt <strong>5,45<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Hier ist die Formel, die <strong>np.average()<\/strong> zur Berechnung dieses Werts verwendet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gewichteter Durchschnitt = 1*.1 + 4*.2 + 5*.4 + 7*.05 + 8*.05 + 8*.1 + 10*.1 = <strong>5.45<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass wir <strong>np.mean()<\/strong> nicht verwenden konnten, um diese Berechnung durchzuf\u00fchren, da diese Funktion keinen <strong>Gewichtsparameter<\/strong> hat.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine vollst\u00e4ndige Erl\u00e4uterung der Funktionen <a href=\"https:\/\/numpy.org\/doc\/stable\/reference\/generated\/numpy.mean.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">np.mean()<\/a> und <a href=\"https:\/\/numpy.org\/doc\/stable\/reference\/generated\/numpy.average.html#\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">np.average()<\/a> finden Sie in der NumPy-Dokumentation.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie man andere Durchschnittswerte in Python berechnet:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/gleitender-durchschnitt-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So berechnen Sie gleitende Durchschnitte in Python<\/a><br \/><a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/kumulativer-python-durchschnitt\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So berechnen Sie einen kumulativen Durchschnitt in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen die Funktionen np.mean() oder np.average() verwenden, um den Durchschnittswert eines Arrays in Python zu berechnen. 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