numpy.ma.average

原文：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ma.average.html

译者：飞龙 UsyiyiCN

校对：（虚位以待）

numpy.ma.average(a, axis=None, weights=None, returned=False)[source]

返回给定轴上数组的加权平均值。

参数：	a：array_like 要平均的数据。在计算中不考虑屏蔽条目。 axis：int，可选 用于平均a的轴。如果无，则对平展的数组进行平均。 权重：array_like，可选 每个元素在平均值计算中的重要性。权数数组可以是1-D（在这种情况下，其长度必须是沿给定轴的a的大小）或与a相同的形状。如果weights=None，则假设a中的所有数据具有等于1的权重。如果权重是复数，则虚部被忽略。 返回：bool，可选 Flag indicating whether a tuple (result, sum of weights) should be returned as output (True), or just the result (False). 默认值为False。
返回：	average，[sum_of_weights]：（tuple of）scalar或MaskedArray 沿着指定轴的平均值。当返回的是True时，返回一个元组，其中平均值作为第一个元素，权重的和作为第二个元素。如果a是整数类型，并且浮点小于float64或输入数据类型，则返回类型为np.float64如果返回，sum_of_weights始终为float64。

例子

>>> a = np.ma.array([1., 2., 3., 4.], mask=[False, False, True, True])
>>> np.ma.average(a, weights=[3, 1, 0, 0])
1.25

>>> x = np.ma.arange(6.).reshape(3, 2)
>>> print(x)
[[ 0.  1.]
 [ 2.  3.]
 [ 4.  5.]]
>>> avg, sumweights = np.ma.average(x, axis=0, weights=[1, 2, 3],
...                                 returned=True)
>>> print(avg)
[2.66666666667 3.66666666667]