Come calcolare la media geometrica in python (con esempi)

Esistono due modi per calcolare la media geometrica in Python:

Metodo 1: calcola la media geometrica utilizzando SciPy

 from scipy. stats import gmean

#calculate geometric mean
gmean([value1, value2, value3, ...])

Metodo 2: calcolare la media geometrica utilizzando NumPy

 import numpy as np

#define custom function
def g_mean(x):
    a = np. log (x)
    return np. exp ( a.mean ())

#calculate geometric mean
g_mean([value1, value2, value3, ...])

Entrambi i metodi restituiranno esattamente gli stessi risultati.

Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare nella pratica ciascuno di questi metodi.

Esempio 1: calcolare la media geometrica utilizzando SciPy

Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione gmean() della libreria SciPy per calcolare la media geometrica di un array di valori:

 from scipy. stats import gmean

#calculate geometric mean
gmean([1, 4, 7, 6, 6, 4, 8, 9])

4.81788719702029

La media geometrica risulta essere 4.8179 .

Esempio 2: calcolare la media geometrica utilizzando NumPy

Il codice seguente dimostra come scrivere una funzione personalizzata per calcolare una media geometrica utilizzando le funzioni integrate della libreria NumPy :

 import numpy as np

#define custom function
def g_mean(x):
    a = np. log (x)
return np. exp ( a.mean ())

#calculate geometric mean
g_mean([1, 4, 7, 6, 6, 4, 8, 9])

4.81788719702029

La media geometrica risulta essere 4.8179 , che corrisponde al risultato dell’esempio precedente.

Come gestire gli zeri

Tieni presente che entrambi i metodi restituiranno uno zero se sono presenti zeri nell’array con cui stai lavorando.

Pertanto, puoi utilizzare il seguente pezzo di codice per rimuovere gli zeri da un array prima di calcolare la media geometrica:

 #create array with some zeros
x = [1, 0, 0, 6, 6, 0, 8, 9]

#remove zeros from array 
x_new = [i for i in x if i != 0]

#view updated array
print (x_new)

[1, 6, 6, 8, 9]

Risorse addizionali

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