Harmonischer Mittelwert von Python (mit SciPy)

Harmonischer Mittelwert von Python

Verwenden Sie Pythons SciPy, um den harmonischen Durchschnitt zu ermitteln. Installieren Sie zuerst SciPy.

Wenn alle Berechnungsziele keine Werte größer als 0 sind (positive reelle Zahlen), wird eine Ausnahme ausgelöst. Negative Zahlen reduzieren den Nenner und führen zu großen harmonisierten Durchschnittswerten. Wenn beispielsweise der harmonisierte Durchschnitt von 3, -3,4 gemäß der Formel berechnet wird, beträgt er 12. Solche Werte können nicht verwendet werden.

harmonic_mean1.py

from scipy import stats
# 1, 2,Harmonischer Durchschnitt von 4 ⇒ 1.71428571429
print stats.hmean([1, 2, 4])
# 1, 0.5, 2.0,Harmonischer Durchschnitt von 10 ⇒ 1.11111111111
print stats.hmean([1, 0.5, 2.0, 10])


#Danach ein Beispiel für den Versuch eines negativen Wertes

# 3,-3,Harmonisierter Durchschnitt von 4 ⇒ Wertfehler: Harmonic mean only defined if all elements greater than zero
print stats.hmean([3, -3, 4])

#Bei Berechnung nach der Formel des harmonisierten Mittelwerts ⇒ 12 Werte erhöht!?Nein, es ist ein ungültiger Wert.
print(3 / ((1 / 3.0) + (1 / -3.0) + (1 / 4.0)))

Wenn Sie einen Wert wie einen harmonischen Durchschnitt erhalten möchten, auch wenn 0 oder ein negativer Wert angezeigt wird

• Da es sich nicht um einen genauen harmonisierten Durchschnitt handelt, beziehen Sie sich bitte darauf, indem Sie beurteilen, ob diese Methode angewendet werden kann. Ich habe einen Wrapper für stats.hmean () mit Ausnahmemaßnahmen erstellt. Werte kleiner oder gleich 0 werden berechnet, indem sie durch sehr kleine positive reelle Zahlen ersetzt werden. Im folgenden Beispiel habe ich es durch 0,0001 ersetzt. Wenn alle Werte 0 oder weniger sind, wird der Durchschnitt auf 0 gesetzt. Es ist unnatürlich, HM_OFFSET zurückzugeben. Da None behandelt werden kann, wird der zu berechnende numerische Wert auf None gesetzt, wenn er nicht erhalten werden kann. Dies verhindert, dass die nicht erreichbaren Zahlen den harmonisierten Durchschnittswert beeinflussen.

harmonic_mean2.py

from scipy import stats
HM_OFFSET = 0.0001
def custom_hmean(values_list):
    u"""Wrapper mit Ausnahmen zur harmonischen Durchschnittsfunktion."""
    #Wenn alle berechneten Werte Keine sind, setzen Sie den harmonisierten Durchschnitt auf Keine.
    if values_list[0] is None and\
       values_list == [values_list[0]] * len(values_list):
        return None

    #Wenn alle berechneten Werte 0 oder weniger sind, wird der Harmonie-Durchschnitt auf 0 gesetzt.
    if max(values_list) <= 0:
        return 0

    #Wenn der zu berechnende Wert Keine ist, wird davon ausgegangen, dass keine Daten vorhanden sind, und wenn er 0 oder weniger ist, wird HM verwendet_Auf den Wert von OFFSET setzen
    return stats.hmean(
        [v if v > 0 else HM_OFFSET for v in values_list if v is not None])


print custom_hmean([3, 0, 4])                   # 0.000299982501021
print custom_hmean([3, None, 4])                # 3.42857142857
print custom_hmean([0, -1, -2, -3])             # 0
print custom_hmean([0, -1, -2, 1])              # 0.000133328889037
print custom_hmean([0, 0, 1, 0])                # 0.000133328889037
print custom_hmean([None, None, 1, None])       # 1.0
print custom_hmean([None, None, None, None])    # None
print custom_hmean([0, 0, 0, 0])                # 0

Details zu scipy.stats.hmean Englisch Die Formel des Harmonie-Durchschnitts finden Sie in Wikipedia ⇒ Harmonie-Durchschnitt Ist die Umkehrung des arithmetischen Mittelwerts der Umkehrung