« Python pour le calcul scientifique/Statistiques » : différence entre les versions

m
* <code>average()</code> et <code>nanaverage()</code> : moyenne pondérée ; la syntaxe est <code>average(M, axe, poids)</code> ou bien <code>average(M, weights = poids)</code> (voir ci-après) ;
* <code>median()</code> et <code>nanmedian()</code> : médiane.
En terme de performances, la fonction <code>np.mean()</code> est équivalente à la méthode <code>M.mean()</code>. Laet à la fonction <code>np.average()</code> (sans poids), (ce qui équivaut donc à la moyenne). En revanche, la fonction <code>np.nanmean()</code> est plus lente, de même que la fonction <code>np.average()</code> lorsque l'on utilise des poids (même s'ils sont tous égaux à 1).
 
Comme précédemment, on peut indiquer l'axe (si l'on veut évaluer les valeurs par colonne ou par ligne). Pour la moyenne pondérée, on utilise une matrice poids P de même dimension que la matrice de valeurs M, <code>P[i, j]</code> étant le poids associé à la valeur <code>M[i, j]</code>. Par exemple, si l'on veut évaluer la moyenne pondérée pour toutes les valeurs de M (pas d'axe), on peut écrire une des deux solutions suivantes :
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