NumPy の Statistics における numpy.mean() 関数：データ分析の要

NumPy の統計における numpy.mean()

基本的な使い方

numpy.mean()関数は、以下の構文で呼び出すことができます。

import numpy as np

# 配列を定義
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 平均値を計算
mean = np.mean(arr)

# 結果を出力
print(mean)

このコードは、arrという配列の平均値を計算し、結果を出力します。

オプション

numpy.mean()関数には、いくつかのオプションがあります。

• axis: 配列をどの軸で平均化するのかを指定できます。デフォルトはNoneで、配列全体を平均化します。
• dtype: 出力データの型を指定できます。デフォルトは入力データの型と同じです。
• out: 結果を格納する配列を指定できます。

これらのオプションは、以下の例のように使用できます。

# 2次元配列の各行の平均値を計算
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
mean = np.mean(arr, axis=1)

# 出力データの型をfloat32に指定
mean = np.mean(arr, dtype=np.float32)

# 結果を格納する配列を指定
out = np.zeros(3)
np.mean(arr, axis=0, out=out)

応用例

numpy.mean()関数は、様々なデータ処理において使用することができます。

• データの平均値を計算する
• データの傾向を分析する
• 機械学習モデルの訓練データの平均値を調整する

以下は、numpy.mean()関数の応用例です。

• 株価データの過去30日の平均値を計算し、将来の株価を予測する
• テストの点数の平均値を計算し、クラス全体の成績を分析する
• 画像データの各ピクセルの平均値を計算し、画像の明るさを調整する

numpy.mean()関数は、NumPyの統計分析において非常に重要な関数です。この関数を理解することで、データ分析や機械学習などの様々なタスクを効率的に実行することができます。

NumPy の numpy.mean() 関数のサンプルコード

1次元配列の平均値

import numpy as np

# 配列を定義
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 平均値を計算
mean = np.mean(arr)

# 結果を出力
print(mean)

3.0

2次元配列の各行の平均値

# 配列を定義
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 各行の平均値を計算
mean = np.mean(arr, axis=1)

# 結果を出力
print(mean)

出力：

[2. 5.]

重み付き平均値

# 配列と重みを定義
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
weights = np.array([0.2, 0.3, 0.4, 0.1, 0.0])

# 重み付き平均値を計算
mean = np.average(arr, weights=weights)

# 結果を出力
print(mean)

出力：

2.6

マスクされた平均値

# 配列とマスクを定義
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = np.array([True, False, True, True, False])

# マスクされた平均値を計算
mean = np.mean(arr, where=mask)

# 結果を出力
print(mean)

出力：

3.0

欠損値を含む配列の平均値

# 配列を定義
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 欠損値を含まない平均値を計算
mean = np.nanmean(arr)

# 結果を出力
print(mean)

出力：

3.5

高速な平均値計算

# 配列を定義
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 高速な平均値計算
mean = np.fast_mean(arr)

# 結果を出力
print(mean)

出力：

3.0

これらのサンプルコードは、numpy.mean()関数の様々な使い方を理解するのに役立ちます。

NumPy の numpy.mean() 関数以外の平均値計算方法

手動で計算する

# 配列を定義
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 平均値を計算
mean = sum(arr) / len(arr)

# 結果を出力
print(mean)

出力：

3.0

for ループを使用する

# 配列を定義
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 平均値を計算
total = 0
for num in arr:
    total += num
mean = total / len(arr)

# 結果を出力
print(mean)

出力：

3.0

Pandas を使用する

import pandas as pd

# 配列を定義
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Pandas の Series に変換
series = pd.Series(arr)

# 平均値を計算
mean = series.mean()

# 結果を出力
print(mean)

出力：

3.0

これらの方法は、NumPy の numpy.mean() 関数よりもシンプルですが、処理速度が遅くなる可能性があります。

どの方法を使うべきかは、データ量や処理速度などの条件によって異なります。

• データ量が少なく、処理速度が重要ではない場合は、手動で計算したり、for ループを使用したりする方法が簡単です。
• データ量が多い場合や、処理速度を上げたい場合は、NumPy の numpy.mean() 関数を使用するのがおすすめです。
• Pandas を使用している場合は、pandas.Series.mean() メソッドを使用するのも良いでしょう。