Python Numpy.mean()-算術平均
胡金庫
2023年1月30日
Numpy.mean() 関数は、指定された軸に沿って、または口語的に、指定された配列の算術平均を計算します。
numpy.mean() の構文
numpy.mean(arr, axis=None, dtype=float64)
パラメーター
arr |
array_like 算術平均を計算する入力配列 |
axis |
None、int、または tuple 算術平均が計算される軸。 axis = 0 は列に沿って計算された算術平均を意味し、 axis = 1 は行に沿って算術平均を意味します。axis が指定されていない場合、多次元配列はフラットリストとして扱われます |
dtype |
dtype または None 算術平均の計算中に使用されるデータ型。デフォルトは float64 です |
戻り値
これは、指定された配列の算術平均、または指定された軸に沿った算術平均を持つ配列を返します。
コード例：1 次元配列の numpy.mean()
import numpy as np
arr = [10, 20, 30]
print("1-D array :", arr)
print("Mean of arr is ", np.mean(arr))
出力：
1-D array : [10, 20, 30]
Mean of arr is 20.0
コード例：2 次元配列の numpy.mean()
import numpy as np
arr = [[10, 20, 30], [3, 50, 5], [70, 80, 90], [100, 110, 120]]
print("Two Dimension array :", arr)
print("Mean with no axis :", np.mean(arr))
print("Mean with axis along column :", np.mean(arr, axis=0))
print("Mean with axis aong row :", np.mean(arr, axis=1))
出力：
Two Dimension array : [[10, 20, 30], [3, 50, 5], [70, 80, 90], [100, 110, 120]]
Mean with no axis : 57.333333333333336
Mean with axis along column : [45.75 65. 61.25]
Mean with axis aong row : [ 20. 19.33333333 80. 110. ]
>>
np.mean(arr) は入力配列を平坦化された配列として扱い、この 1 次元の平坦化された配列の算術平均を計算します。
np.mean(arr, axis = 0) は列に沿って算術平均を計算します。
np.std(arr, axis = 1) は行に沿って算術平均を計算します。
コード例：dtype が指定された numpy.mean()
import numpy as np
arr = [10.12, 20.3, 30.28]
print("1-D Array :", arr)
print("Mean of arr :", np.mean(arr))
print("Mean of arr with float32 data :", np.mean(arr, dtype=np.float32))
print("Mean of arr with float64 data :", np.mean(arr, dtype=np.float64))
出力：
1-D Array : [10.12, 20.3, 30.28]
Mean of arr : 20.233333333333334
Mean of arr with float32 data : 20.233332
Mean of arr with float64 data : 20.233333333333334
numpy.mean() 関数で dtype パラメーターが指定されている場合、算術平均の計算中に指定されたデータ型が使用されます。
デフォルトの float64 ではなく float32 データ型を使用すると、結果の解像度が低くなります。
