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数値のリストの算術平均（1種類の平均）を計算する組み込みまたは標準のライブラリメソッドはPythonにありますか？

268 python  math  statistics  average  mean 

それに気づく In [30]: np.mean([1, 2, 3]) Out[30]: 2.0 In [31]: np.average([1, 2, 3]) Out[31]: 2.0 ただし、やはり2つの異なる関数であるため、いくつかの違いがあるはずです。 それらの違いは何ですか？

189 python  numpy  statistics  average  mean 

を使用してサンプルを含むベクトルの平均と標準偏差を計算する方法はありますか Boostますか？ または、アキュムレータを作成してベクターをそこにフィードする必要がありますか？

91 c++  algorithm  boost  statistics  mean 

でMNIST初心者チュートリアル、ステートメントがあります accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) tf.cast基本的にオブジェクトがあるが、違いは何であるテンソルの種類を変更tf.reduce_meanしてはnp.mean？ ここにドキュメントがありtf.reduce_meanます： reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) input_tensor：削減するテンソル。数値型である必要があります。 reduction_indices：削減する寸法。None（デフォルト）の場合、すべての寸法が縮小されます。 # 'x' is [[1., 1. ]] # [2., 2.]] tf.reduce_mean(x) ==> 1.5 tf.reduce_mean(x, 0) ==> [1.5, 1.5] tf.reduce_mean(x, 1) ==> [1., 2.] 1Dベクトルの場合はのように見えますがnp.mean == tf.reduce_mean、で何が起こっているのか理解できませんtf.reduce_mean(x, 1) ==> [1., 2.]。tf.reduce_mean(x, 0) ==> [1.5, 1.5]種類作るのは、平均するので、感知[1, 2]と[1, 2]ある[1.5, 1.5]が、何をして起こっているのtf.reduce_mean(x, 1)？

90 python  numpy  machine-learning  mean  tensorflow 

私はこのようなデータフレームを持っています： cluster org time 1 a 8 1 a 6 2 h 34 1 c 23 2 d 74 3 w 6 クラスタごと、組織ごとの平均時間を計算したいと思います。 期待される結果： cluster mean(time) 1 15 ((8+6)/2+23)/2 2 54 (74+34)/2 3 6 パンダでそれを行う方法がわかりません、誰か助けてくれますか？

89 python  pandas  group-by  mean 

私はpythonとpandasにかなり慣れていないので、将来の誤解をお詫びします。 時間ごとの値を持つパンダDataFrameがあり、次のようになっています。 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 50.4 39.5 36.6 2014-04-01 13:00:00 51.1 39.2 33.3 2016-11-30 16:00:00 16.0 13.5 36.6 2016-11-30 17:00:00 19.6 17.4 44.3 ここで、2014-04-01 12:00から2014-04-02 11:00までの各列の24時間平均値を計算する必要があるので、正午から正午までの毎日の平均を求めます。 残念ながら、どうすればよいかわかりません。私はgroupbyを使用するためのいくつかの提案を読みましたが、本当にその方法がわかりません... 事前にどうもありがとうございました！どんな助けでも大歓迎です!!

8 python  pandas  datetime  mean