NumPy 配列の平均計算

はじめに

NumPy は科学計算用の Python パッケージで、高性能な配列オブジェクトを提供します。この配列オブジェクトは数学演算の基本的な構成要素です。配列のすべての要素を足し合わせ、配列要素の総数で割ることで、簡単に平均を計算することができます。NumPy ライブラリの numpy.mean() 関数は、NumPy 配列の指定された軸に沿って算術平均を計算するために使用されます。ユーザーが軸を指定しない限り、デフォルトでは一次元化された配列に対して平均が計算されます。

VM のヒント

VM の起動が完了したら、左上隅をクリックして Notebook タブに切り替え、Jupyter Notebook を開いて練習を行ってください。

場合によっては、Jupyter Notebook の読み込みが完了するまで数秒待つ必要があることがあります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。

学習中に問題が発生した場合は、いつでも Labby に質問してください。セッション終了後にフィードバックを提供していただければ、迅速に問題を解決します。

NumPy ライブラリをインポートする

最初のステップは、NumPy ライブラリをインポートすることです。

import numpy as np

一次元配列を作成する

値が [80, 23, 17, 1, 39] の一次元配列 x を作成します。

x = np.array([80, 23, 17, 1, 39])

配列の平均を計算する

numpy.mean() 関数を使用して、一次元配列 x の平均を計算します。

array_mean = np.mean(x)
print("The mean of the input array is: ", array_mean)

二次元配列を作成する

値が [[14, 19, 12, 34, 43], [16, 8, 28, 8, 20], [25, 5, 55, 1, 2]] の二次元配列 p を作成します。

p = np.array([[14, 19, 12, 34, 43], [16, 8, 28, 8, 20], [25, 5, 55, 1, 2]])

一次元化した配列の平均を計算する

numpy.mean() 関数を使用して、一次元化した配列 p の平均を計算します。

mean_flattened = np.mean(p)
print("The mean of the array when axis = None : ", mean_flattened)

軸 0 に沿って平均を計算する

numpy.mean() 関数を使用して、配列 p の軸 0 に沿った平均を計算します。

mean_axis_0 = np.mean(p, axis = 0)
print("The mean of the array when axis = 0 : ", mean_axis_0)

軸 1 に沿って平均を計算する

numpy.mean() 関数を使用して、配列 p の軸 1 に沿った平均を計算します。

mean_axis_1 = np.mean(p, axis = 1)
print("The mean of the array when axis = 1 : ", mean_axis_1)

出力パラメータ

out パラメータを指定して numpy.mean() 関数を使用し、結果を別の配列に格納します。

out_arr = np.arange(3)
print("out_arr : ", out_arr)
print("Mean of arr, axis = 1: ", np.mean(p, axis = 1, out = out_arr))

まとめ

このチュートリアルでは、NumPy ライブラリの numpy.mean() 関数について説明しました。平均とは何か、mean() 関数の構文とパラメータについて解説しました。また、この関数を一次元配列と二次元配列の両方に適用する手順を具体的な例を用いて説明しました。