¿Existe un método de biblioteca incorporado o estándar en Python para calcular la media aritmética (un tipo de promedio) de una lista de
Me doy cuenta de que In [30]: np.mean([1, 2, 3]) Out[30]: 2.0 In [31]: np.average([1, 2, 3]) Out[31]: 2.0 Sin embargo, debería haber algunas diferencias, ya que después de todo son dos funciones diferentes. Cuáles son las diferencias entre
Intenté encontrar una media geométrica incorporada pero no pude. (Obviamente, un integrado no me va a ahorrar tiempo mientras trabajo en el shell, ni sospecho que haya ninguna diferencia en la precisión; para los scripts, trato de usar los elementos integrados con la mayor frecuencia posible,...
Tengo un marco de datos como este: cluster org time 1 a 8 1 a 6 2 h 34 1 c 23 2 d 74 3 w 6 Me gustaría calcular el tiempo promedio por organización por clúster. Resultado Esperado: cluster mean(time) 1 15 ((8+6)/2+23)/2 2 54 (74+34)/2 3 6 No sé cómo hacerlo en Pandas, ¿alguien...
¿Hay alguna manera de calcular la desviación estándar y media de un vector que contiene muestras usando Boost ? ¿O tengo que crear un acumulador e introducir el vector en él?
En el tutorial para principiantes de MNIST , está la declaración accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) tf.castbásicamente cambia el tipo de tensor del objeto, pero ¿cuál es la diferencia entre tf.reduce_meany np.mean? Aquí está el documento tf.reduce_mean:...
Tengo una matriz acomo esta: a = [[40, 10], [50, 11]] Necesito calcular la media para cada dimensión por separado, el resultado debería ser este: [45, 10.5] 45siendo la media de a[*][0]y 10.5la media de a[*][1]. ¿Cuál es la forma más elegante de resolver esto sin usar un bucle?...
¿Existe un método en numpy para calcular el error cuadrático medio entre dos matrices? Intenté buscar pero no encontré ninguno. ¿Tiene un nombre diferente? Si no lo hay, ¿cómo se supera? ¿Lo escribe usted mismo o usa una biblioteca diferente?
Soy bastante nuevo en python y pandas, así que me disculpo por cualquier malentendido futuro. Tengo un DataFrame de pandas con valores por hora, que se parece a esto: 2014-04-01 09:00:00 52.9 41.1 36.3 2014-04-01 10:00:00 56.4 41.6 70.8 2014-04-01 11:00:00 53.3 41.2 49.6 2014-04-01 12:00:00...