Numpyで1次元や多次元配列での平均値を求める方法|averageメソッドを使う方法を解説

2022.10.05
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まず、この記事のメインタイトルは、この機能がどのような用途に使われるのかを、私たちに巧みに教えてくれるものです。

統計学を専攻している人であれば、この平均的な用語はよくご存知でしょう。

データサイエンスやAIの専門家は知ってか知らずか、この用語を前処理の手法に使っているのです。

それでは、さらに詳しく見ていきましょう。

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イントロダクション

一般的な統計学では、平均はすべての数をその総数で割った値として知られています。

この背景には、データセットの中にある核となる値を理解するための主な作業がある。

例えば、このような場合です。

互いに微妙に異なる6つの値がある。

これらは、ある企業の従業員の給料です。

タスクは、各人が1年間に稼ぐ最適な給料を見つけることです。

解決策 例えば、LPAを次のようにします。

  1. 400000
  2. 450000
  3. 500000
  4. 470000
  5. 460000
  6. 500000

そして、その平均をとります。

以下は、その計算式です。

# function that takes the average of the elements
def average(value):
    avg = sum(value)/len(value)
    print('The average is: ', abs(avg))
     
# main method for the user input
def main():
    'For the input arguments'
    li = [] # declaring an empty list
    a = int(input('Enter the number of values for the array: '))
     
    for i in range(a):
        li.append(int(input('Enter the {0} element: '.format(i+1))))
         
    print('The list is: ', li, '
')
     
    average(li)
     
main()

そこで、平均値を次のように計算します。

平均値 = (400000 + 450000 + 500000 + 470000 + 460000 + 500000)/6

という答えになります。

463333.3334 Lakh Rupees Per Annum. これは、各人が1年間に稼ぐ平均的な給料です。

基本コンセプト

上記の例から、私たちは主な利点について知ることができました。


様々なパラメータを計算するためには，最適な値が必要です。

実世界での平均の応用は様々です。

    1. ある州の平均所得を予測します。
  2. 市場における商品の最適な販売価格を決定します。
  3. テストの点数の正規化には、平均値の計算が必要です。

この用語には様々な修飾語があり、値は大きく異なる。

  1. 1.算術平均。表形式のデータを分析するための統計に使用されています。
  2. 通常の平均/平均。主に一般的な数学の演算に使用される。

では、2番目の形式を使用します。

Python で平均関数を実装する

これには2つの方法があります。

  1. 我々のタスクのために1つの平均()関数を作成します。
    1. numpyライブラリの組み込み関数であるnumpy.average()を使用します。

タスクの平均()関数を作成する

この関数の作成は非常にシンプルで簡単です。

しかし、一点だけ注意しなければならないのは、どのような形式で入力を使用するかということです。

つまり、配列が正しい形式となります。

なぜなら、配列にはさまざまな数の値を格納することができるからです。

コード

import numpy as np
array = np.array([22, 12, 3, -1, -3, 98])
a = np.average(array)
print('The average of the elements in the array is: ', abs(round(a, 3)))
 
# output:
# The average of the elements in the array is:  21.833

結果は以下の通りです。

import numpy as np
array = np.array([[22, 12, 3],[-1, -3, 98], [3, 44, 0]])
a = np.average(array)
print('The average of the elements in the array is: ', abs(round(a, 3)))
 
# Output:
# The average of the elements in the array is:  19.778

説明

  1. average()という関数を宣言しなさい。その中にmeanの必要な公式を与えよ。すべての値の和といくつかの値の和の除算。
  2. 次にmain関数が中心的な働きをしています。それはユーザーからの入力として配列を取ります。そして、入力の数を受け取り、その配列を表示します。
    1. 次に、main関数の内部で平均関数を呼び出し、同じ配列を入力パラメータとして受け取ります。そして、そこから全要素の平均を求めます。

タスクにnumpyライブラリを使用する

Numpyライブラリの平均()関数を使うと、我々のタスクが少し楽になる。

このAPIは配列操作のための有名なライブラリの1つであることは皆知っています。

いくつかの組み込みメソッドが私たちのコードを削減し、実装のためにいくつかのことをより簡単にします。

その型はNumPyのndarrayです。

我々はまず、平均()関数の使用を開始する前に、いくつかのコアステップを宣言します。

  1. NumPy モジュールを np としてインポートします。
    1. np.array() メソッドで配列を宣言します。
    1. average()関数を呼び出し、その中で配列を入力パラメータとして与える。
    1. これらをすべて変数に格納し、結果を画面に表示します。

1次元配列のコード

Average Formula

説明

  1. NumPyモジュールのarray()メソッド内で配列を宣言します。
    1. 平均値を格納する変数を宣言します。2. 平均値を格納する変数を宣言し、average()関数を呼び出し、その中の同じ配列をパラメータとして与える。
  3. abs()関数を使って、絶対値を求めます。そして、round()関数で小数点以下3桁まで四捨五入しています。
    1. 値を画面に表示します。

3次元配列のコード

Output For The Created Function

3次元配列があり、その配列に対して関数が使えるかどうかを確認します。

紙とペンを使ってこれを解くのは非常に面倒な作業です。


必要な結果を得ることができました。

この記事もチェック：Numpyとvstackメソッドを使って1次元配列を多次元配列に結合する方法

まとめ

このトピックを締めくくるのはそう簡単ではない。

このトピックは興味深いもので、Numpyライブラリが提供する特殊な数学演算のための様々な関数の核となる知識を得ることができます。

このトピックは興味深いもので、Numpyライブラリが提供する特殊な数学演算のための様々な関数の核となる知識を得ることができます。

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