Python:在python中做几何平均的简单方法？

Question

我想知道有没有简单的方法来使用python做几何意义但不使用python包.如果没有,是否有任何简单的包做几何意味着什么？

Answer 1

几何平均值的公式是:

$几何平均数$

因此,您可以轻松编写如下算法:

import numpy as np

def geo_mean(iterable):
    a = np.array(iterable)
    return a.prod()**(1.0/len(a))

您不必为此使用numpy,但它往往比Python更快地对数组执行操作(因为使用转换时"开销"较少).

如果溢出的可能性很高,您可以先将数字映射到日志域,计算这些日志的总和,然后乘以1/n,最后计算指数,如:

import numpy as np

def geo_mean_overflow(iterable):
    a = np.log(iterable)
    return np.exp(a.sum()/len(a))

为此使用日志做得很好.人们经常忘记溢出. (5认同)
@BhabaniMohapatra：浮点数具有固定的位数。因此，它可以表示固定数量的值。溢出是一种状态，您可以在其中计算一个不再能表示的数字。Python使用64位浮点数，因此最大值为1.7976931348623157e + 308。尽管这相当大，但是如果我们不使用日志，并且例如有310个数字（每个数字大约为10），则可能已经发生溢出。 (2认同)

Answer 2

如果有人在这里寻找库实现，则scipy中存在gmean（），它可能比自定义实现更快并且在数值上更稳定：

>>> from scipy.stats.mstats import gmean
>>> gmean([1.0, 0.00001, 10000000000.])
46.415888336127786

Answer 3

从开始Python 3.8，标准库随模块一起提供了该geometric_mean功能statistics：

from statistics import geometric_mean

geometric_mean([1.0, 0.00001, 10000000000.]) // 46.415888336127786

Answer 4

就这样做：

numbers = [1, 3, 5, 7, 10]


print reduce(lambda x, y: x*y, numbers)**(1.0/len(numbers))

Answer 5

import math

def geomean(xs):
    return math.exp(math.fsum(math.log(x) for x in xs) / len(xs))