PythonでNumPy配列のリストの平均値を求める方法

NumPyは、数値データ処理のための非常に強力なPythonライブラリです。主に配列形式でデータを受け取り、統計関数をはじめとするさまざまな関数を適用して結果を算出します。この記事では、複数のNumPy配列を含むリストから、各配列の平均値を求める方法を紹介します。

方法1：np.mean()を使う

mean関数は、配列を受け取り、その中のすべての要素の数学的な平均値を返します。ここでは、forループを使って入力リストの長さを追跡しながら、各配列の平均値を順番に計算していきます。

コード例

import numpy as np

# 入力となる配列のリスト
Arrays_In = [np.array([11, 5, 41]),
             np.array([12, 13, 26]),
             np.array([56, 20, 51])]

# 結果を格納するリスト
Arrays_res = []

# np.mean()を使用して各配列の平均を計算
for x in range(len(Arrays_In)):
    Arrays_res.append(np.mean(Arrays_In[x]))

# 結果の出力
print("各配列の平均値:\n", Arrays_res)

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

各配列の平均値:
[19.0, 17.0, 42.333333333333336]

この例では、最初の配列[11, 5, 41]の平均は19.0、2番目の配列[12, 13, 26]の平均は17.0、3番目の配列[56, 20, 51]の平均は約42.33となっています。

方法2：np.average()を使う

この方法は、mean関数の代わりにaverage関数を使用する点以外は、上記のアプローチとほぼ同じです。average関数も同様に配列の平均値を計算するため、まったく同じ結果が得られます。なお、np.average()は重み付き平均にも対応しているため、より柔軟な計算が必要な場合に便利です。

コード例

import numpy as np

# 入力となる配列のリスト
Arrays_In = [np.array([11, 5, 41]),
             np.array([12, 13, 26]),
             np.array([56, 20, 51])]

# 結果を格納するリスト
Arrays_res = []

# np.average()を使用して各配列の平均を計算
for x in range(len(Arrays_In)):
    Arrays_res.append(np.average(Arrays_In[x]))

# 結果の出力
print("各配列の平均値:\n", Arrays_res)

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

各配列の平均値:
[19.0, 17.0, 42.333333333333336]

まとめ

NumPy配列のリストから各配列の平均値を求めるには、np.mean()またはnp.average()を使用します。どちらの関数も同じ結果を返しますが、重み付き平均が必要な場合はnp.average()を選択するとよいでしょう。また、リスト内包表記を使えば、以下のようにさらに簡潔に書くことも可能です。

Arrays_res = [np.mean(arr) for arr in Arrays_In]