نحوه محاسبه میانگین

در این آموزش مختصر ، نحوه محاسبه میانگین های وزنی در پایتون یا با تعریف توابع خود یا با استفاده از NumPy را نشان می دهم.

حسابداري تخصصى

میانگین موزون تعداد سهام عادی چگونه محاسبه میشود؟

برای محاسبه سود هر سهم (EPS) لازم است میانگین موزون تعداد سهام عادی را نیز داشته باشیم .

اما میانگین موزون تعداد سهام عادی را چگونه باید بدست آورد ؟

نحوه محاسبه میانگین موزون تعداد سهام عادی در بیشتر کتاب ها تشریح شده است اما آنچه در اکثر کتب اشاره ای به آن نشده است حالتی است که در طول دوره توزیع سودسهمی ، تجزیه سهام و یا تجزیه معکوس اتفاق افتاده است.

بر اساس استاندارد حسابداری شماره ۳۰ ایران :

در مواردی که تعداد سهام عادی بدون تغییر در منابع و تعهدات ، افزایش یا کاهش یابد ( نظیر سودسهمی ،تجزیه سهام ،تجزیه معکوس و …) فرض میشود این رویداد در ابتدای دوره رخ داده است و کلیه رویدادهای قبل از خودرا تحت تاثیر قرار می دهد.

حالتی که موارد مذکور در طی دوره رخ نداده است :

اطلاعات ( تعدادسهام ابتدای سال ۸۰۰۰سهم – تعداد سهام صادره در اول مرداد ۳۰۰۰سهم –تعداد سهام خزانه تحصیل شده در اول دی ۱۲۰۰سهم)

میانگین تعداد سهام عادی طی دوره ؟

۱/۱ تا ۱/۵ تعداد۸۰۰۰سهم (۴ماه از سال) = ۲۶۶۷سهم

۱/۵ تا ۱/۱۰ تعداد ۳۰۰۰+۸۰۰۰ سهم (۵ماه از سال) = ۴۵۸۳سهم

۱/۱۰تا ۲۹/۱۲ تعداد ۱۲۰۰-۳۰۰۰+۸۰۰۰سهم (۳ماه از سال) = ۲۴۵۰سهم

میانگین تعداد سهام = ۲۴۵۰+۴۵۸۳+۲۶۶۷ =۹۷۰۰سهم

حالتی که موارد مذکور در طی سال رخ داده است :

اطلاعات (تعدادسهام ابتدای سال۱۰۰۰۰سهم – فروش سهام جدید در اول تیر ۱۰۰۰سهم – توزیع سودسهمی دراول شهریور ۱۰۰درصد – فروش سهام جدید در اول آذر ۲۰۰۰سهم)

میانگین تعداد سهام عادی طی دوره ؟

۱/۱ تا ۱/۴ تعداد ۱۰۰۰۰سهم ضرب در ۲ (۳ماه از سال) = ۵۰۰۰ سهم

۱/۴ تا ۱/۹ تعداد ۱۰۰۰+۱۰۰۰۰ سهم ضرب در ۲ (۵ماه از سال ) = ۹۱۶۷سهم

با توجه به اینکه توزیع سود سهمی در شهریور ماه به میزان ۱۰۰درصد رخ داده است و این افزایش تعداد سهام بدون تغییر در منابع و تعهدات رخ داده است لزا طبق استاندارد، این رویداد ،کلیه رویدادهای قبل از خود را تحت تاثیر قرار داده و فرض میشود که توزیع سود سهمی در ابتدای سال واقع شده است ، به همین دلیل است که تعداد سهام در بالا در عدد ۲ ضرب میشود.

۱/۹ تا ۲۹/۱۲ تعداد ۲۰۰۰+۲۲۰۰۰ سهم (۴ماه از سال ) = ۸۰۰۰ سهم

میانگین تعداد سهام = ۸۰۰۰+۹۱۶۷+۵۰۰۰ = ۲۲۱۶۷ سهم

باسلام خدمت شما اوقات خوشی روبراتون ارزومندیم
امیدوارم مطالب وبلاگ موردعلاقه ونظرشماباشد
ازحضور گرمتان بسیارخرسندیم
نظریادتون نره ممنون میشم

نام تاپیک: محاسبه میانگین قیمت

با سلام خدمت همه دوستان
در برنامه خرید و فروش برای بدست اوردن قیمت میانگین یک کالا از چه فرمولی باید استفاده کرد
مثلا 100 عدد از یک نوع جنس را به قیمت هر عدد 10000 تومان میخریم بعد از فروش 80 تای ان دوباره 100 عدد از همان کالا را به قیمت 5000 تومان میخریم ممکنه چندین بار این اتفاق بیفتد حال میانگین قیمت این کالا را چگونه باید حساب کرد
با تشکر

نقل قول: محاسبه میانگین قیمت

من يه سوال دارم شما ميانگين حسابي مي خوايد يا ميانگين ساده
ميانگين حسابي مثلا شما 100 تا رو 500 تومن مي خوريد
10 تا رو 1000 تومن
حال ميانگين برابر 10*1000+100*500 اين حاصل تقسيم بر 110 مي كنيم
حالت دوم اينكه 500+1000 تقسيم بر دو
شما كدومشو مي خوايد؟؟

نقل قول: محاسبه میانگین قیمت

نقل قول: محاسبه میانگین قیمت

نقل قول: محاسبه میانگین قیمت

نقل قول: محاسبه میانگین قیمت

با تشکر از دوستان عزیز جناب aaa-zarea و مولاmoalla

جناب aaa-zarea مبانگین حسابی یا همان حالت اول مورد نظر من هست چون حالت دوم نمی تواند میانگین صحیح را بدست اورد مثلا اگر 1 عدد از کالا با نرخ 1000 تومانی و 1000 تا با نرخ 500 تومانی داشته باشیم در حالت دوم یعنی نرخ 750 برای هر یک که 750*1001=750750 در حالی که میانگین درست همانیست که در گزینه اول به ان اشاره فرمودید ((1000*1)+(1000*500)/(1000+1)=500.5 در این حدود
اگه ممکنه زحمت گزینه اول رو بکشید ممنون

نقل قول: محاسبه میانگین قیمت

ببخشيد من اول اشتباه متوجه سوال شما شدم و دقيق نخوندم اما ميخواستم سريع كمكي هم كرده باشم.
حالا با توجه به اوني كه خواسته بوديد سعي كردم فايلتون رو تغيير بدم
اميدوارم باز اشتباه نكرده باشم كه جناب zarea ما رو نزنه!

نقل قول: محاسبه میانگین قیمت

با عرض سلام و معذرت خواهي به دوست عزيز molla
آقا ملا ببخشيد اين حالتي كه شما در نظر گرفته ايد فقط براي دوقلم كالاست اگه تعداد كالاها اضافه بشه چي ؟
سيستم نبايد حالت استثنا داشته باشه بايد براي هر حالتي جواب بده . فايل پيوست داراي يك سابفرم مي باشد كه مي توان از آن استفاده كرد.

میانگین متحرک نمایی (EMA)

میانگین متحرک نمایی (به انگلیسی Exponential Moving Average و به اختصار EMA) نوعی از میانگین متحرک است که در محاسبه آن، وزن و اهمیت بیشتری به داده‌های جدید داده می‌شود.

میانگین متحرک نحوه محاسبه میانگین در تحلیل تکنیکال کاربرد فراوانی دارد.

میانگین متحرک نمایی به عنوان میانگین متحرکی که وزنی نمایی دارد نیز شناخته می‌شود. میانگین متحرک نمایی به طور ویژه به تغییرات اخیر قیمت واکنش نشان می‌دهد اما میانگین متحرک ساده (SMA) به تمام داده‌ها در یک بازه زمانی وزنی یکسان می‌دهد.

نکات کلیدی:

• میانگین متحرک نمایی یک میانگین متحرک است که در محاسبه آن، به داده‌های اخیر وزن و اهمیت بیشتری داده می‌شود.
• مانند تمام میانگین‌های متحرک، این اندیکاتور تکنیکال برای ایجاد سیگنال‌های خرید و فروش بر اساس تقاطع‌ها (crossover)، واگرایی‌های (divergence) و میانگین تاریخی (historical average) استفاده می‌شود.
• معامله‌گران اغلب از میانگین‌های متحرک نمایی در بازه‌های زمانی مختلف استفاده می‌کنند؛ به عنوان مثال، میانگین‌های متحرک 20 روزه، 30 روزه، 90 روزه، و 200 روزه.

فرمول محاسبه میانگین متحرک نمایی

اجزای فرمول

• میانگین متحرک نمایی امروز: EMAToday
• میانگین متحرک نمایی دیروز: EMAYesterday
• هموارسازی: Smoothing
• روزها: Days

سه قدم اولیه جهت محاسبه میانگین متحرک نمایی:

• محاسبه میانگین متحرک ساده
• محاسبه ضریب برای فاکتور هموارسازی (smoothing)/وزن دهی (weighting) برای میانگین متحرک نمایی پیشین
• محاسبه میانگین متحرک نمایی کنونی
• محاسبه میانگین متحرک نمایی

برای محاسبه میانگین متحرک نمایی، ابتدا باید میانگین متحرک ساده را در طول یک بازه زمانی مشخص محاسبه کنید.

محاسبه میانگین متحرک ساده آسان است: فقط قیمت‌های بسته شدن سهم برای تعداد دوره‌های زمانی مورد بحث را با هم جمع بزنید و تقسیم بر همان تعداد دوره‌ها کنید. به عنوان مثال، یک میانگین متحرک ساده 20 روزه حاصل جمع قیمت‌های بسته شدن برای 20 روز نحوه محاسبه میانگین معاملاتی گذشته است که تقسیم بر 20 شده است.

سپس باید ضریب هموارسازی (وزن‌دهی) میانگین متحرک نمایی، که معمولا از فرمول زیر تبعیت می‌کند را محاسبه کنید.

[(1 + بازه زمانی انتخاب شده) ÷ 2]

به عنوان مثال، برای یک میانگین متحرک 20 روزه، ضریب به شکل زیر خواهد بود:

در نهایت، برای محاسبه میانگین متحرک نمایی کنونی، از فرمول زیر استفاده کنید:

میانگین متحرک نمایی (روز پیش) + ضریب ×

مثال میانگین متحرک روی نمودار

در تصویر زیر میانگین متحرک ساده (رنگ آبی) و میانگین متحرک نمایی (رنگ قرمز) را روی نمودار روزانه سهام شرکت سایپا مشاهده می‌کنید.

همانطور که در تصویر فوق می‌بینید میانگین متحرک نمایی (خط قرمز) به تغییرات قیمت سریعتر از میانگین متحرک ساده (خط آبی) واکنش نشان می‌دهد.

میانگین متحرک نمایی وزن بیشتری به قیمت‌های جدید می‌دهد، درحالیکه میانگین متحرک ساده وزنی یکسان به تمام مقادیر می‌دهد.

وزن داده شده به جدیدترین قیمت برای میانگین متحرک نمایی کوتاه‌مدت بیشتر است از میانگین متحرک نمایی بلندمدت.

به عنوان مثال، ضریب 18.18% بر اکثر داده‌های جدید قیمت برای یک میانگین متحرک نمایی 10 دوره ای اعمال می‌شود، درحالیکه برای یک میانگین متحرک نمایی 20 دوره‌ای، از تنها یک وزن‌دهی با ضریب 9.25% استفاده می‌شود.

همچنین با استفاده از قیمت باز شدن (open)، بالاترین قیمت (high)، پایین‌ترین قیمت (low)، یا قیمت میانه (median price) به جای استفاده از قیمت بسته شدن (closing price)، تغییرات اندکی در میانگین متحرک نمایی حاصل ایجاد می‌شود.

میانگین متحرک نمایی به شما چه می‌گوید؟

میانگین‌های متحرک نمایی 12 و 26 روزه اغلب به عنوان مشهورترین و محبوب‌ترین میانگین‌های کوتاه‌مدت در تحلیل‌ها استفاده می‌شوند.

میانگین‌های متحرک 12 و 26 روزه برای ایجاد اندیکاتورهایی مانند MACD و اسیلاتور PPO (به انگلیسی percentage price oscillator) استفاده می‌شوند.

در کل، میانگین‌های متحرک نمایی 50 و 200 روزه به عنوان سیگنال‌هایی برای روند طولانی مدت استفاده می‌شود. عبور قیمت سهام از میانگین متحرک 200 روزه نشانه این است که روندی معکوس ایجاد شده است.

میانگین‌های متحرک تنها در صورتی برای معامله‌گرانی که از تحلیل تکنیکال استفاده می‌کنند مفید و راهگشاست که از این میانگین‌ها به شکلی صحیح استفاده شود.

در صورت استفاده نادرست یا تفسیر ناصحیح، این اندیکاتورها می‌توانند موجب زیان سنگین برای سرمایه گذاران شوند.

تمام میانگین‌های متحرکی که معمولا نحوه محاسبه میانگین در تحلیل تکنیکال استفاده می‌شوند ماهیتا از روند اصلی بازار تا حدی عقب هستند.

از این رو، نتایجی که از به کارگیری میانگین‌های متحرک در نمودار بازار حاصل می‌شوند باید حرکت نحوه محاسبه میانگین بازار را تائید و یا قدرت آن را نشان دهد.

بسیار اتفاق افتاده که میانگین متحرک از حرکتی بزرگ در بازار تاثیر گرفته و تغییر مسیر داده است ولی سیگنال صادر شده توسط این اندیکاتور با تاخیر بوده و فرصت معامله از دست رفته است.

به عبارت دیگر، اغلب مواقع میانگین متحرک خیلی دیر به تغییرات بازار واکنش نشان می‌دهد.

یک میانگین متحرک نمایی تا حدی به کاهش این معضل کمک می‌کند. زیرا محاسبه میانگین متحرک نمایی وزن بیشتری به آخرین داده می‌دهد، درنتیجه به عملکرد قیمت کمی نزدیکتر شده و سریعتر واکنش نشان می‌دهد. توجه به این مسئله در هنگامی که معامله‌گر قصد دارد از میانگین متحرک نمایی، سیگنال ورود به معامله را بگیرد کارآمد باشد.

تفسیر میانگین متحرک نمایی

مانند سایر میانگین‌های متحرک، میانگین متحرک نمایی نیز برای بازارهای دارای روند کاربرد بهتری دارد. هنگامی که بازار در حال طی یک روند صعودی قوی و پایدار باشد، خط اندیکاتور میانگین متحرک نمایی نیز روندی صعودی طی می‌کند و این مسئله در روند نزولی نیز بالعکس اتفاق می‌افتد.

یک معامله‌گر هوشیار نه تنها به مسیر خط میانگین متحرک نمایی بلکه به نرخ تغییر از یک میله به میله بعدی نیز توجه می‌کند. به عنوان مثال، هنگامی‌که قیمت در یک روند صعودی قوی صاف شده و روند معکوس می‌شود، نرخ تغییر میانگین متحرک نمایی از میله‌ای به میله بعدی شروع به کاهش می‌کند تا زمانی که خط اندیکاتور صاف شده و نرخ تغییر صفر شود.

در این وضعیت، به علت تاثیر دیرهنگام این نقطه یا حتی چند میله پیش از آن، قیمت احتمالا پیش از این معکوس شده است. بنابراین، مشاهده کاهشی مداوم در نرخ تغییرات میانگین متحرک نمایی می‌تواند خود به عنوان یک نشانه در جهت مقابله با معضل ناشی از تاثیر دیرهنگام میانگین‌های متحرک استفاده شود.

کاربردهای رایج میانگین متحرک نمایی

میانگین‌های متحرک نمایی اغلب در رابطه با دیگر اندیکاتورها و برای تائید حرکت‌های قابل توجه بازار و سنجش اعتبار آنها استفاده می‌شوند.

برای معامله‌گرانی که به طور روزانه در بازارهایی که حرکات سریع دارند معامله می‌کنند، میانگین متحرک نمایی کاربردی‌تر است.

اغلب اوقات، معامله‌گرها از میانگین‌های متحرک نمایی برای تعیین سمت و سوی معامله خود استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، اگر یک میانگین متحرک نمایی در یک نمودار روزانه روند صعودی قدرتمندی نشان دهد، استراتژی معامله‌گری که به طور روزانه معامله می‌کند احتمالا این است که براساس این نمودار وارد موقعیت خرید شود

تفاوت بین میانگین متحرک نمایی و میانگین متحرک ساده

تفاوت اصلی بین میانگین متحرک نمایی و میانگین متحرک ساده حساسیتی است که هر کدام نسبت به تغییرات داده‌های استفاده شده در محاسبه نشان می‌دهند.

روشن‌تر بگوییم، میانگین متحرک نمایی وزن بیشتری به قیمت‌های اخیر نشان می‌دهد درحالیکه میانگین متحرک ساده به تمام مقادیر وزن یکسان می‌دهد.

هر دو میانگین مشابه هستند زیرا به یک شکل تفسیر می‌شوند و هر دو معمولا توسط معامله‌گران تکنیکال برای هموارسازی نوسانات قیمت استفاده می‌شوند.

از آنجا که میانگین متحرک نمایی وزن بیشتری به داده های جدید می‌دهد تا به داده‌های قدیمی تر، این اندیکاتور به تغییرات اخیر قیمت نیز بیشتر از میانگین متحرک ساده واکنش نشان می‌دهد.

از این رو، نتایج میانگین متحرک نمایی اغلب دقت زمانی بهتری دارند و این مسئله علت گرایش بسیاری از معامله‌گرها به میانگین متحرک نمایی است.

محدودیت‌های میانگین متحرک نمایی

مشخص نیست که آیا در طول یک بازه زمانی مشخص باید تاکید بر روزهای اخیر باشد یا داده‌های قدیمی تر.

بسیاری از معامله‌گران بر این باورند که داده‌های جدید وضعیت کنونی روند اوراق بهادار را بهتر مشخص می‌کنند. با این حال، برخی معتقدند ارجعیت دادن به روزهایی خاص ممکن است سوگیری مشخصی به معاملات بدهد. به همین علت، میانگین متحرک نمایی در معرض سوگیری تازه‌گرایی (recency bias) است.

همچنین، میانگین متحرک نمایی تماما بر داده‌های تاریخی تکیه دارد. بسیاری افراد (از جمله اقتصاددانان) بر این باورند که بازارها کارآمد هستند – به این معنی که قیمت‌های کنونی بازار تمام اطلاعات موجود را نشان می‌دهند. اگر بازارها تا این حد کارآمد باشند، استفاده از داده‌های تاریخی حرف جدیدی برای گفتن در مورد مسیر آینده قیمت دارایی‌ها ندارد.

این اصطلاح در واژه‌نامه جامع بورسینس منتشر شده است.

قصد شروع سرمایه‌گذاری در بورس را دارید؟ اولین قدم این است که افتتاح حساب رایگان را در یکی از کارگزاری‌ها انجام دهید:

برای سرمایه‌گذاری و معامله موفق، نیاز به آموزش دارید. خدمات آموزشی زیر از طریق کارگزاری آگاه ارائه می‌شود:

ماشین حساب میانگین

اصطلاح "متوسط" اغلب به عددی اشاره دارد که معمولاً با گروهی از اعداد نشان داده می شود. در ریاضیات، این اصطلاح اغلب برای اشاره به یک نقطه مرکزی یا نقطه میانی استفاده می شود.

در این صفحه، در مورد انواع مختلف میانگین ها و اینکه چگونه گاهی اوقات ممکن است گمراه کننده باشند، آشنا خواهید شد. شما می توانید میانگین میانگین را با استفاده از ماشین حساب ما بشمارید و همچنین فرمول را یاد خواهید گرفت.

3 میانگین چیست؟

میانگین عددی است که مقدار وسط تمام اعداد یک شاخص یا مجموعه را نشان می دهد. سه نوع میانگین وجود دارد: میانگین، میانه و حالت.

میانگین میانگین

میانگین حسابی معیاری برای میانگین یا میانگین است. مجموع گروهی از اعداد را می گیرد و سپس آن مجموع را بر تعداد ارقام استفاده شده در سری تقسیم می کند.

به غیر از استاندارد، افراد از ابزارهای دیگری مانند میانگین هارمونیک و میانگین هندسی نیز استفاده می کنند. آنها همچنین تمایل دارند از میانگین بریده شده هنگام انجام محاسبات مختلف مربوط به داده های اقتصادی استفاده کنند.

میانگین حسابی همیشه ایده‌آل نیست، زیرا می‌تواند واقعیت را تنها با یک مقدار بسیار متمایزکننده به اشتباه نمایش دهد.

میانه میانگین

حالت متوسط

حالت، مقداری است که اغلب در یک مجموعه داده استفاده می شود. این می تواند یک مقدار واحد، چندین مقدار یا اصلاً بدون مقدار باشد.

یک توزیع آماری معمولاً به عنوان توزیع منحنی زنگی ارائه می شود. این توزیع نشان می دهد که میانگین (متوسط) مقدار در نقطه میانی متمرکز می شود، که همچنین فرکانس اوج مقادیر را برجسته می کند.

حالت معیاری از تمایل مرکزی است که می تواند برای ارزیابی ترتیب مجموعه داده های پیچیده استفاده شود. همچنین می توان از آن برای ارزیابی گرایش مرکزی انواع مختلف داده استفاده کرد.

چرا میانگین ها اغلب گمراه کننده هستند؟

اولین دلیل رایج این است که مقادیر پرت در هر مجموعه داده وجود دارد. آنها معمولاً به بهترین وجه در نموداری دیده می شوند که در آن اکثر نقاط داده در اطراف یک خط یا یک منطقه جمع می شوند. در این سناریو، میانگین مجموعه داده ها اغلب در جهت آنها کشیده می شود.

دومین دلیل رایج این است که بسیاری از مردم تمایل دارند میانگین را به عنوان "معمولی" تصور کنند. این درست نیست. استثناهای زیادی برای آن برچسب وجود دارد. به عنوان مثال، میانگین نرخ طلاق بر اساس عوامل مختلفی مانند سن، تحصیلات، نژاد و مذهب بسیار متفاوت است.

و سومین دلیل رایج این است که بسیاری از افراد اشتباهات آماری را مرتکب می شوند. این یک خطای آماری است که میانگین مجموعه ای از نقاط داده را در یک نقطه اعمال کنیم و فرض کنیم که درست است. حتی با فرض اینکه داده ها همیشه توزیع شده باشند، احتمال اینکه هر نقطه با میانگین آن یکسان باشد 50٪ است.

آنجلیکا دانشجوی روانشناسی و نویسنده محتوا است. او عاشق طبیعت و تماشای مستندهای جذاب و فیلم های آموزشی YouTube است.

3 روش برای محاسبه میانگین وزنی در پایتون

در این آموزش مختصر ، نحوه محاسبه میانگین های وزنی در پایتون یا با تعریف توابع خود یا با استفاده از NumPy را نشان می دهم.

چه زمانی از میانگین وزنی استفاده کنیم؟

فرض کنید مجبور بودید جدول زیر را تجزیه و تحلیل کنید و حقوق سالانه کارکنان یک شرکت کوچک را که در پنج گروه تقسیم شده است (از پایین تر به_حقوق _ بالاتر]:

تصویر توسط نویسنده در Tableau ایجاد شده است. از داده های ساختگی استفاده شده است.

اگر میانگین ساده | _ _+_ | را محاسبه کرده اید ستونی که بدست می آورید:

اما آیا 62000 پوند بازنمایی دقیق میانگین حقوق بین گروه ها است؟ از آنجا که داده ها از قبل جمع شده اند و هر گروه | _+_ | متفاوت است ، میانگین | _+_ | برای وزن هر گروه در میانگین کلی متفاوت است. در محاسبه میانگین ساده ، وزن یکسانی به هر گروه اختصاص داده شد که منجر به نتیجه جانبدارانه شد.

در این موارد ، راه حل این است که وزن هر گروه را با محاسبه a در نظر بگیرید میانگین وزنی که می تواند به صورت جبری با فرمول نشان داده شود:

کجا | _+_ | نشان دهنده توزیع (| _+_ |) و | _+_ | نشان دهنده وزن تعیین شده است (| _+_ |). با توجه به اینکه جدول شامل پنج گروه است ، فرمول بالا نحوه محاسبه میانگین به شرح زیر است:

An با جایگزینی | _+_ | و | _+_ | با ارقام واقعی ، باید نتیجه زیر را بدست آورید:

توجه داشته باشید که چگونه وزن ها را در نظر بگیرید ، میانگین | _+_ | در بین گروه ها تقریباً 18000 پوند کمتر از آنچه با میانگین ساده محاسبه شده است و این راهی دقیق برای توصیف مجموعه داده های ما با توجه به تعداد کارکنان هر گروه است.

اکنون که نظریه مورد بحث قرار گرفته است ، بیایید ببینیم چگونه می توان میانگین وزنی را در پایتون با استفاده از 3 روش مختلف بدست آورد. برای انجام این کار ، اولین قدم وارد کردن بسته ها و | _ _+_ | است خود میز:

• روش شماره 1: تابع با استفاده از درک لیست
• روش شماره 2: عملکرد با استفاده از Zip ()
• روش شماره 3: استفاده از تابع Numpy Average ()

#علم داده #پایتون #توسعهدهنده #ناهنجار

drejtimdatascience.نحوه محاسبه میانگین com

3 روش برای محاسبه میانگین وزنی در پایتون

بیاموزید که چگونه میانگین های وزنی را در پایتون یا با تعیین توابع خود یا با استفاده از NumPy محاسبه کنید. نحوه بدست آوردن میانگین وزنی در پایتون با استفاده از 3 روش مختلف را بیاموزید: تابع با استفاده از لیست درک ، تابع با استفاده از Zip () ، با استفاده از تابع میانگین نامناسب ()