如何在 np.average() 时简单地传递权重

如何解决如何在 np.average() 时简单地传递权重

我对将权重传递给 np.average() 函数感到困惑。下面的例子：

import numpy as np

weights = [0.35,0.05,0.6]
abc = list()

a = [[ 0.5,1],[ 5,7],[ 3,8]]

b = [[ 10,[ 0.5,[ 0.7,0.2]]

c = [[ 10,12],13],0.7]]

abc.append(a)
abc.append(b)
abc.append(c)

print(np.average(np.array(abc),weights=[weights],axis=0))

OUT:
TypeError: 1D weights expected when shapes of a and weights differ.

我知道形状各不相同，但是如何不做任何事情而简单地添加权重列表

np.average(np.array(abc),weights=[weights[0],weights[1],weights[2]],...,axis=0)

因为我正在执行一个循环，其中权重因大小而异。

输出：像这样的加权数组：

OUT:
[[6.675,7.6],[ 2.075,10.3],[ 4.085,3.23]]

*average(a * weights[0] + b * weights[1] + c * weights[2])*

欢迎任何其他解决方案。

解决方法

不确定第一个元素怎么可能是 4.675？

weights = [0.35,0.05,0.6]


a = [[ 0.5,1],[ 5,7],[ 3,8]]

b = [[ 10,[ 0.5,[ 0.7,0.2]]

c = [[ 10,12],13],0.7]]

abc=[a,b,c]

print(np.average(np.array(abc),weights=weights,axis=0))

,

您的 bluetooth.writeBytes(utf8.encode("CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƯ XÂY DỰNG DƯƠNG KINH")); 数组的形状为 (1,3,2)。因此，要么像@BingWang 建议的那样更改 abc 或使用 axis=1。