np。Mean总是计算算术平均值，并为输入和输出提供了一些额外的选项(例如使用什么数据类型，将结果放在哪里)。

np。如果提供了weights参数，Average可以计算加权平均值。

除了前面提到的差异之外，我刚刚发现了另一个极其重要的差异:与np不同。意思是,np。Average不允许使用dtype关键字，而dtype关键字在某些情况下对于获得正确的结果至关重要。我有一个非常大的单精度数组，从h5文件访问。如果我沿着轴0和1取平均值，我会得到非常不正确的结果，除非我指定dtype='float64':

>T.shape
(4096, 4096, 720)
>T.dtype
dtype('<f4')

m1 = np.average(T, axis=(0,1))                #  garbage
m2 = np.mean(T, axis=(0,1))                   #  the same garbage
m3 = np.mean(T, axis=(0,1), dtype='float64')  # correct results

不幸的是，除非你知道要寻找什么，否则你不一定知道你的结果是错误的。我永远不会用np。由于这个原因，再次使用平均值，但总是使用np.mean(..， dtype='float64')。如果我想要加权平均，我将显式地计算它使用权重向量和目标数组的乘积，然后是np。求和或np。适当时，要平均(也要适当精确)。

在某些版本的numpy中，还有另一个重要的区别，你必须知道:

平均值不考虑掩码，所以计算整个数据集的平均值。

均值包含掩码，所以只计算未掩码值的均值。

g = [1,2,3,55,66,77]
f = np.ma.masked_greater(g,5)

np.average(f)
Out: 34.0

np.mean(f)
Out: 2.0

np。Average接受一个可选的权重参数。如果不提供，它们是等效的。看一下源代码:Mean, Average

np.mean:

try:
    mean = a.mean
except AttributeError:
    return _wrapit(a, 'mean', axis, dtype, out)
return mean(axis, dtype, out)

np.average:

...
if weights is None :
    avg = a.mean(axis)
    scl = avg.dtype.type(a.size/avg.size)
else:
    #code that does weighted mean here

if returned: #returned is another optional argument
    scl = np.multiply(avg, 0) + scl
    return avg, scl
else:
    return avg
...

np。Mean总是计算算术平均值，并为输入和输出提供了一些额外的选项(例如使用什么数据类型，将结果放在哪里)。

np。如果提供了weights参数，Average可以计算加权平均值。

在调用中，这两个函数是相同的。

Average可以计算加权平均值。

文档链接:平均值和平均值