파이썬 numpy.mean 함수 활용하기

NumPy mean 함수: 데이터의 평균을 구하는 방법

파이썬의 NumPy 라이브러리는 수치 데이터를 처리하는 데 있어 매우 강력한 도구입니다. 그 중 numpy.mean 함수는 배열 요소의 평균을 계산하는데 사용됩니다. 이 포스팅에서는 numpy.mean 함수의 사용법과 예제를 알아보겠습니다.

numpy.mean 함수 소개

numpy.mean 함수는 주어진 배열의 요소들에 대한 산술 평균을 계산해주는 함수입니다. 데이터를 분석하거나 처리할 때 데이터 분포의 중심 경향을 파악하는 데 매우 유용합니다.

함수 시그니처

numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=)

매개변수:

• a: 평균을 계산할 배열 입력입니다.
• axis: 평균을 계산할 축입니다. 기본값은 None으로 다차원 배열의 경우 전체 배열의 평균을 계산합니다.
• dtype: 계산에 사용할 자료형입니다. 기본값은 입력 배열의 자료형을 사용합니다.
• out: 결과를 저장할 배열입니다. 기본값은 None으로 새로운 배열에 결과를 저장합니다.
• keepdims: 축을 유지할지 여부입니다. 기본값은 결과에서 평균이 계산된 축이 제거됩니다.

반환 값:

• 배열 요소의 평균을 반환합니다. axis가 지정된 경우 지정된 축을 따라 평균을 계산한 배열을 반환합니다.

사용 예제

기본 예제

다음은 numpy.mean 함수를 사용하여 배열 요소의 평균을 계산하는 기본 예제입니다.

import numpy as np

# 1차원 배열 생성
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 배열의 평균 계산
mean_value = np.mean(data)

print(f"The mean of the data is: {mean_value}")
# 출력:
# The mean of the data is: 3.0

다차원 배열 예제

다차원 배열에서 축(axis)을 지정하여 평균을 계산할 수도 있습니다.

import numpy as np

# 2차원 배열 생성
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 전체 배열의 평균 계산
mean_all = np.mean(data)

# 각 열의 평균 계산
mean_axis0 = np.mean(data, axis=0)

# 각 행의 평균 계산
mean_axis1 = np.mean(data, axis=1)

print(f"The mean of the entire data is: {mean_all}")
print(f"The mean across axis 0 is: {mean_axis0}")
print(f"The mean across axis 1 is: {mean_axis1}")
# 출력:
# The mean of the entire data is: 3.5
# The mean across axis 0 is: [2.5 3.5 4.5]
# The mean across axis 1 is: [2. 5.]

결론

numpy.mean 함수는 배열 데이터의 평균을 효율적으로 계산할 수 있게 도와줍니다. 이를 통해 데이터의 중심 경향을 쉽게 파악할 수 있으며, 다양한 데이터 분석 및 처리 작업에 유용하게 활용할 수 있습니다.

• 데이터의 평균을 정확히 계산하여 분석의 기초를 다져보세요!
• 지금 바로 numpy.mean 함수를 활용하여 배열 데이터의 평균을 계산해 보세요!