リストやnumpyの平均値を求める【Python】

リスト(list)の平均値

リストに対して平均値を求めたいならこの方法が一番手っ取り早いですし、簡単なのでオススメです。
sum()とlen()はどちらも組み込み関数なのでimportする必要もありません。

x = [i for i in range(1,10)]
average = sum(x)/len(x)
print(average)
# 5.0

sum()/len()でなく、明示的に平均を計算したいならstatistics.mean()を使いましょう。

statisticsは標準ライブラリなのでインストールはしなくてOKです。

import statistics

x = [i for i in range(1,10)]
print(statistics.mean(x))
# 5

numpyでは平均値を求める関数としてmean()とaverage()の2つがありますが、違いは加重平均ができるか、できないからしいです。
mean()ができず、
average()ができます。

ただし、重みが与えられなければ同じ動作をします。

まずは普通の平均

import numpy as np

x = np.arange(1,10)
print(np.mean(x))
# 5.0

次は2次元以上の配列に対して行った場合。
2次元以上に対してmean()をすると全ての要素を足し合わせて平均することができる。
軸を指定して平均することも可能

x = np.array([[1, 2],[3,4]])
print(np.mean(x))
# 2.5
print(np.mean(x, axis=0))
# [2. 3.]
print(np.mean(x, axis=1))
# [1.5 3.5]

まずは普通の平均

x = np.arange(1,10)
print(np.average(x))
# 5.0

mean()と同様に2次元以上に対しても平均を求めることが可能です。
また軸の指定も同じく使えます。

x = np.array([[1, 2],[3,4]])
print(np.average(x))
# 2.5
print(np.average(x, axis=0))
# [2. 3.]
print(np.average(x, axis=1))
# [1.5 3.5]

加重平均もやってみましょう

そもそもの加重平均については以下の記事がわかりやすいです

x = np.arange(1,10)
weight = [i for i in range(1,10)]
print(np.average(x, weights=weight))
# 6.333333333333333