どうも、ちょげ(@chogetarou)です。
配列の平均値を取得する方法を紹介します。
方法

配列の平均値を取得する方法は、2つあります。
リストとArray.arrayの場合
リストとArray.arrayは、平均値を取得する方法が2つあります。
sum() + len()
1つは、sum()とlen()を使う方法です。
まず、sumを呼び出し、引数にリストもしくはArray.arrayを指定します。
そして、sum()の戻り値、引数にリストもしくはArray.arrayを指定したlen()で割ります。
average = sum(array) / len(array)
上記のsum()をlen()で割った結果は、リストもしくはArray.arrayの平均値になります。
使用例
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
average = sum(numbers) / len(numbers)
print(average) #4.5
mean()
もう1つは、mean()を使う方法です。
まず、statisticsのmeanをインポートします。
from statistics import mean
そして、mean()を呼び出します。
meanの引数には、対象のリストもしくはArray.arrayを指定します。
mean(list)
mean()は、引数に指定したリストもしくはArray.arrayの平均値を返します。
使用例
from statistics import mean
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
average = mean(numbers)
print(average) #4.5
Numpy配列の場合
Numpy配列の場合は、平均値を取得する方法が2つあります。
average()
1つは、Numpyのaverage()を使う方法です。
まず、Numpyからaverage()を呼び出します。
そして、average()の引数にNumpy配列を指定します。
np.average(array)
average()は、引数に指定したNumpy配列の平均値を返します。
使用例
import numpy as np
numbers = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
average = np.average(numbers)
print(average) #3.5
mean()
もう1つは、mean()を使う方法です。
まず、Numpyのmean()を呼び出します。
そして、mean()の引数にNumpy配列を指定します。
np.mean(array)
mean()は、引数に指定したNumpy配列の平均値を返します。
使用例
import numpy as np
numbers = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
average = np.mean(numbers)
print(average) #3.5
まとめ
リストもしくはArray.arrayの平均値を取得する方法は、次の2つです。
- sum()とlen()を使う方法
- mean()を使う方法
Numpy配列の平均値を取得する方法は、次の2つです。
- Numpyのaverage()を使う方法
- Numpyのmean()を使う方法
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