轉自：https://blog.csdn.net/Muzi_Water/article/details/85104941
mean和average都是計算均值的函數，在不指定權重的時候average和mean是一樣的。指定權重后，average可以計算一維的加權平均值。具體如下：
import numpy as np
a = np.array([np.random.randint(0, 20, 5), np.random.randint(0, 20, 5)])
print('原始數據\n', a)
print('mean函數'.center(20, '*'))
print('對所有數據計算\n', a.mean())
print('axis=0，按行方向計算，即每列\n', a.mean(axis=0)) # 按行方向計算，即每列
print('axis=1，按列方向計算，即每行\n', a.mean(axis=1)) # 按列方向計算，即每行
print('average函數'.center(20, '*'))
print('對所有數據計算\n', np.average(a))
print('axis=0，按行方向計算，即每列\n', np.average(a, axis=0)) # 按行方向計算，即每列
print('axis=1，按列方向計算，即每行\n', np.average(a, axis=1)) # 按列方向計算，即每行
b = np.array([1, 2, 3, 4])
wts = np.array([4, 3, 2, 1])
print('不指定權重\n', np.average(b))
print('指定權重\n', np.average(b, weights=wts))
運行結果：
原始數據 [[10 12 7 14 5] [12 10 2 16 7]] *******mean函數******* 對所有數據計算 9.5 axis=0，按行方向計算，即每列 [ 11. 11. 4.5 15. 6. ] axis=1，按列方向計算，即每行 [ 9.6 9.4] *****average函數****** 對所有數據計算 9.5 axis=0，按行方向計算，即每列 [ 11. 11. 4.5 15. 6. ] axis=1，按列方向計算，即每行 [ 9.6 9.4] 不指定權重 2.5 指定權重 2.0