Moyenne harmonique par Python (en utilisant SciPy)

Moyenne harmonique par Python

Utilisez SciPy de Python pour trouver la moyenne harmonique. Installez d'abord SciPy.

Si toutes les cibles de calcul ne sont pas des valeurs supérieures à 0 (nombres réels positifs), une exception sera levée. Les nombres négatifs réduisent le dénominateur et aboutissent à de grandes moyennes harmonisées. Par exemple, si la moyenne harmonisée de 3, -3,4 est calculée selon la formule, elle sera de 12. De telles valeurs ne peuvent pas être utilisées.

harmonic_mean1.py

from scipy import stats
# 1, 2,Moyenne harmonique de 4 ⇒ 1.71428571429
print stats.hmean([1, 2, 4])
# 1, 0.5, 2.0,Moyenne harmonique de 10 ⇒ 1.11111111111
print stats.hmean([1, 0.5, 2.0, 10])


#Après cela, un exemple d'essai d'une valeur négative

# 3,-3,Moyenne harmonisée de 4 ⇒ Erreur de valeur: Harmonic mean only defined if all elements greater than zero
print stats.hmean([3, -3, 4])

#Lorsque calculé selon la formule de la moyenne harmonisée ⇒ 12 valeurs augmentées!?Non, c'est une valeur non valide.
print(3 / ((1 / 3.0) + (1 / -3.0) + (1 / 4.0)))

Si vous voulez obtenir une valeur comme une moyenne harmonique même si 0 ou une valeur négative apparaît

• Comme il ne s'agit pas d'une moyenne harmonisée précise, veuillez vous y référer en jugeant si cette méthode peut être appliquée. J'ai créé un wrapper pour stats.hmean () avec des mesures d'exception. Les valeurs inférieures ou égales à 0 sont calculées en les remplaçant par de très petits nombres réels positifs. Dans l'exemple ci-dessous, je l'ai remplacé par 0,0001. Si toutes les valeurs sont égales ou inférieures à 0, la moyenne est définie sur 0. Il n'est pas naturel de renvoyer HM_OFFSET. Comme None peut être géré, si la valeur numérique à calculer ne peut pas être obtenue, elle est définie sur None. Cela évite que les nombres impossibles à obtenir n'affectent la valeur moyenne harmonisée.

harmonic_mean2.py

from scipy import stats
HM_OFFSET = 0.0001
def custom_hmean(values_list):
    u"""Wrapper avec exceptions à la fonction de moyenne harmonique."""
    #Si toutes les valeurs calculées sont Aucune, définissez la moyenne harmonisée sur Aucune.
    if values_list[0] is None and\
       values_list == [values_list[0]] * len(values_list):
        return None

    #Si toutes les valeurs calculées sont égales ou inférieures à 0, la moyenne d'harmonie est définie sur 0.
    if max(values_list) <= 0:
        return 0

    #Si la valeur à calculer est None, on considère qu'il n'y a pas de données, et si elle est égale ou inférieure à 0, HM_Défini sur la valeur de OFFSET
    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

Détails de scipy.stats.hmean anglais Reportez-vous à Wikipedia pour la formule de la moyenne d'harmonie ⇒ Harmony average Est l'inverse de la moyenne arithmétique de l'inverse