Pythonで配列の平均を算出する方法について説明します。
この記事では、Pythonのnumpyライブラリのmean関数とnanmean関数について解説をします。
欠損値がない場合は、mean関数を使います。
欠損値がある場合は、nanmean関数を使います。
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Pythonのnumpyライブラリのmean関数
まず、mean関数について説明します。
import numpy as npまず、このような1次元配列で試してみましょう。
a = np.array([1, 5, 12, 0, 5, 1])mean関数の引数に配列を指定して実行します。
平均を算出することができました。
np.mean(a)#実行結果
4.0次に、2次元配列で試してみましょう。
a_2 = np.reshape(a_1,(2,3))
a_2#実行結果
array([[ 1, 5, 12],
[ 0, 5, 1]])まず、行ごとの平均を算出してみます。
引数axisに1を渡して実行します。
行ごとの平均を、配列で取得することができました。
np.mean(a_2, axis=1)#実行結果
array([6., 2.])続けて、列ごとの平均を算出してみます。
引数axisに0を渡して実行します。
列ごとの平均を、配列で取得することができました。
np.mean(a_2, axis=0)#実行結果
array([0.5, 5. , 6.5])欠損値が含まれている場合には、nanmean関数
なお、mean関数の場合、指定の配列に欠損値が含まれているとnanが返されます。
a_3 = np.array([1, 5, 12, 0, 5, np.nan])np.mean(a_3)#実行結果
nanそのため、欠損値を除いて配列の平均を算出する場合は、nanmean関数を使用しましょう。
np.nanmean(a_3)#実行結果
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