python - Python：在python中做几何平均值的简单方法？

Question

我想知道是否有任何简单的方法可以使用 python 但不使用 python 包来计算几何平均值。如果没有，是否有任何简单的包来做几何平均？

Answer 1

几何平均值的公式为：

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。请参阅此答案以了解原因。

如果溢出的可能性很高，您可以先将数字映射到对数域，计算这些对数的总和，然后乘以 1/n，最后计算指数，例如：

import numpy as np

def geo_mean_overflow(iterable):
    return np.exp(np.log(iterable).mean())

Answer 2

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

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

与 Python 2 和 3 兼容。*

Answer 3

开始Python 3.8，标准库附带了geometric_mean作为statistics模块一部分的函数：

from statistics import geometric_mean

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

Answer 4

这是纯 Python 中的防溢出版本，与接受的答案基本相同。

import math

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

Answer 5

这样做：

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


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

Answer 6

您可以使用 pow 函数，如下所示：

def p(*args):
    k=1
    for i in args:
        k*=i
    return pow(k, 1/len(args))]

>>> p(2,3)
2.449489742783178

Answer 7

您还可以使用 numpy 计算几何平均值：

import numpy as np
np.exp(np.mean(np.log([1, 2, 3])))

结果：

1.8171205928321397

Answer 8

几何平均数

import pandas as pd
geomean=Variable.product()**(1/len(Variable))
print(geomean)

Scipy 的几何平均值

from scipy import stats
print(stats.gmean(Variable))