数组的加权平均值

时间:2012-08-08 14:35:24

标签: javascript average weighted

我必须在JavaScript中编写以下加权平均公式:

  

平均值=(p1 * p2 * x1 + p3 * p4 * x2 + ... + p(n-2)* p(n-1)* xn)/(p1 * p2 + p3 * p4 + .. 。+ p(n-2)p(n-1))

公式给出x值的平均值。

我还在JavaScript中填充了arrayn元素:

Array = (p1,p2,x1,p3,p4,x2....)

...其中pi是权重,xi是我想要找到的平均值。

如何使用此数组编写公式?

3 个答案:

答案 0 :(得分:3)

这是一种功能性方法,需要ES5:

var w = a.unzip(3).map(function(v, i, a) {
    var weight = v[0] * v[1];
    var sum = weight * v[2];
    return [sum, weight];
}).reduce(function(p, c, i, a) {
    return [p[0] + c[0], p[1] + c[1]];
}, [0, 0]);

var aw = w[0] / w[1];

在伪代码中是:

split the array into chunks of three
convert each three [p1, p2, x ] into a pair [ p1 * p2 * x , p1 * p2 ]
sum the pairs (along the array, not within each pair)
divide one by the other

,其中包含数组的(非标准)unzip函数是:

Object.defineProperty(Array.prototype, 'unzip', {
    value: function(n) {
        n = n || 2;
        return this.reduce(function(p, c, i, a) {
            if (i % n === 0) {
                p.push(a.slice(i, i + n));
            }
            return p;
        }, []);
    }
});

答案 1 :(得分:3)

ES6 one-liner,用于对象数组xs,其中包含作为权重的密钥w和作为值的v

((_w, _v) => _v / _w)(...xs.reduce((r, o) => [r[0] + o[w], r[1] + o[w] * o[v]], [0, 0]))

答案 2 :(得分:1)

我可能会使用以下策略:

  • 创建两个新数组(可能是weightsvalues)。
  • 以3为步长迭代原始数组;乘以pn并将结果推送到weights并将xn推送到values
  • 迭代新数组,创建加权总数(除法的左手)和总权重(除法的右手)。
  • 将一个分开。完成。

换句话说,就像这样:

function weighted_average(input) {
    var weights = [];
    var values = [];
    var weighted_total = 0;
    var total_weight = 0;;

    if (input.length % 3 !== 0) {
        throw new Error("Input array length is not a multiple of 3.");
    }

    for (var i = 0; i < input.length; i += 3) {
        weights.push(input[i] * input[i + 1]);
        values.push(input[i + 2]);
    }

    for (var i = 0; i < weights.length; i += 1) {
        weighted_total += weights[i] * values[i];
        total_weight += weights[i];
    }

    return weighted_total / total_weight;
}

但是,您必须验证这是否完全符合您的要求。没有保证。 ;)

JSFiddle演示:jsfiddle.net/Z8seZ

当然,您可以跳过中间数组以使其更快一些。但是上面的内容更明确,更易读,因此更易于维护(例如,您可以轻松地拆分实际算法并为不同形式的输入创建不同的“包装”功能)。如果使用(真正的)大型数据集,我只会优化它。