Python：加权变异系数

问题内容：

如何在Python中的NumPy数组上计算加权
变异系数
（CV）？为此，可以使用任何流行的第三方Python软件包。

我可以使用来计算CV
scipy.stats.variation，但未加权。

import numpy as np
from scipy.stats import variation

arr = np.arange(-5, 5)
weights = np.arange(9, -1, -1)  # Same size as arr
cv = abs(variation(arr))  # Isn't weighted

问题答案：

可以使用包中的statsmodels.stats.weightstats.DescrStatsW类statsmodels来计算加权统计信息。

from statsmodels.stats.weightstats import DescrStatsW

arr = np.arange(-5, 5)
weights = np.arange(9, -1, -1)  # Same size as arr

dsw = DescrStatsW(arr, weights)
cv = dsw.std / abs(dsw.mean)  # weighted std / abs of weighted mean

print(cv)
1.6583123951777001

有关相关统计信息（即加权基尼），请参见此答案。

信用：这个答案是由一个在计算加权标准差时得出的。

Python：加权变异系数

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