想要改进这篇文章？提供这个问题的详细答案，包括引用和解释为什么你的答案是正确的。没有足够细节的答案可能会被编辑或删除。我在添加数组的所有元素以及平均它们时遇到问题。我将如何做到这一点并使用我目前拥有的代码来实现它？元素应该按照我在下面定义的那样定义。//");}//]]> 最佳答案 我认为更优雅的解决方案:constsum=times.reduce((a,b)=>a+b,0);constavg=(sum/times.length)||0;console.log(`Thesumis:${sum}.Theaverageis:${avg}

想要改进这篇文章？提供这个问题的详细答案，包括引用和解释为什么你的答案是正确的。没有足够细节的答案可能会被编辑或删除。我在添加数组的所有元素以及平均它们时遇到问题。我将如何做到这一点并使用我目前拥有的代码来实现它？元素应该按照我在下面定义的那样定义。//");}//]]> 最佳答案 我认为更优雅的解决方案:constsum=times.reduce((a,b)=>a+b,0);constavg=(sum/times.length)||0;console.log(`Thesumis:${sum}.Theaverageis:${avg}

我注意到了In[30]:np.mean([1,2,3])Out[30]:2.0In[31]:np.average([1,2,3])Out[31]:2.0但是，应该有一些区别，因为它们毕竟是两个不同的功能。它们之间有什么区别？ 最佳答案 np.average采用可选的权重参数。如果未提供，则它们是等效的。看一下源码:Mean,Averagenp.mean:try:mean=a.meanexceptAttributeError:return_wrapit(a,'mean',axis,dtype,out)returnmean(axis,d

我注意到了In[30]:np.mean([1,2,3])Out[30]:2.0In[31]:np.average([1,2,3])Out[31]:2.0但是，应该有一些区别，因为它们毕竟是两个不同的功能。它们之间有什么区别？ 最佳答案 np.average采用可选的权重参数。如果未提供，则它们是等效的。看一下源码:Mean,Averagenp.mean:try:mean=a.meanexceptAttributeError:return_wrapit(a,'mean',axis,dtype,out)returnmean(axis,d