numpyで重み付き平均

つい最近まで、numpyやpandasには重み付き平均を求める関数は無いと勘違いしていて、
必要な時は自分で実装したのを使っていました。

データと重みが numpy の array で渡される場合だけ対応するのであればこのような関数で計算できます。
(listなどにも対応しようと思うとこれでは動きません)

def weighted_mean(data, weights):
    return np.sum(data * weights) / np.sum(weights)

しかしよくよく調べてみると、いつも使っている numpy.mean のほかにも、
numpy.averageという関数があって、これは引数にweightsを渡せるでは無いですか。
(averageの方が常に優秀というわけではなく、 meanにしか無い引数もあります。)

参考:
numpy.average
numpy.mean

numpy.average を使うと重み付き平均を手軽に計算できます。
せっかくなので適当なデータについて上の関数と結果を見比べましょう。
(ついでに計算直書きしたのも並べて確認しました。)

import numpy as np
data = np.array([1, 3, 7])
weights = np.array([5, 12, 2])
print(weighted_mean(data, weights))
# 2.8947368421052633
print(np.average(data, weights=weights))
# 2.8947368421052633
print((1*5+3*12+7*2)/(5+12+2))
# 2.8947368421052633

完全一致してますね。