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SciPy stats.mean 関数
このチュートリアルでは、Python の SciPy ライブラリを使用して、stats mean 関数とは何かを説明します。
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統計における算術平均は、データ収集の平均値の尺度として定義されます。これは、データに存在するすべての値の合計を計算し、それを値の数の合計で割ることによって計算されます。
scipy.stats.mean 関数
SciPy ライブラリの scipy.stats.mean 関数は、特定の配列の要素の算術平均を計算するのに役立ちます。この関数は、scipy.stats.mean(array, axis) として定義されています。
以下は、scipy.stats.mean 関数のパラメーターです。
array |
これは、算術平均を計算する必要のある要素を使用して入力配列を定義します。 |
axis |
これは、要素を含む入力配列の算術平均を計算する必要がある軸を定義します。このパラメータのデフォルト値は 0 です。 |
axis パラメータはオプションです。つまり、scipy.stats.mean 関数を使用している間は毎回言及する必要はありません。
1 次元配列の算術平均
import scipy
input_array = scipy.mean([2, 12, 9, 37, 20, 10, 4, 27])
print("Arithmetic Mean of the input array :", input_array)
出力：
Arithmetic Mean of the input array : 15.125
上記の例では、axis パラメータは言及されていないことに注意してください。
多次元配列の算術平均
from scipy import mean
input_array = [[2, 12, 9], [37, 20, 10], [4, 27, 13], [9, 12, 26]]
print("Arithmetic Mean of the input array :", mean(input_array))
出力：
Arithmetic Mean of the input array : 15.083333333333334
次に、上記の多次元配列とともに axis パラメータを定義しましょう。
from scipy import mean
input_array = [[2, 12, 9], [37, 20, 10], [4, 27, 13], [9, 12, 26]]
print("Arithmetic Mean with axis = 0 : ", mean(arr1, axis=0))
print("Arithmetic Mean with axis = 1 : ", mean(arr1, axis=1))
出力：
Arithmetic Mean with axis = 0 : [13. 17.75 14.5 ]
Arithmetic Mean with axis = 1 : [ 7.66666667 22.33333333 14.66666667 15.66666667]
