Numpy mean()과 average(): 차이점은 무엇입니까?

np.mean() 또는 np.average() 함수를 사용하여 Python에서 배열의 평균값을 계산할 수 있습니다.

두 기능의 미묘한 차이점은 다음과 같습니다.

• np.mean은 항상 산술 평균을 계산합니다.
• np.average 에는 가중 평균을 계산하는 데 사용할 수 있는 선택적 가중치 매개변수가 있습니다.

다음 예에서는 각 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: 가중치 없이 np.mean() 및 np.average() 사용

7개의 값을 포함하는 다음과 같은 Python 테이블이 있다고 가정합니다.

 #create array of values
data = [1, 4, 5, 7, 8, 8, 10]

np.mean() 및 np.average()를 사용하여 이 배열의 평균값을 계산할 수 있습니다.

 import numpy as np

#calculate average value of array
n.p. mean (data)

6.142857142857143

#calculate average value of array
n.p. average (data)

6.142857142857143

두 함수 모두 정확히 동일한 값을 반환합니다.

두 함수 모두 다음 공식을 사용하여 평균을 계산했습니다.

평균 = (1 + 4 + 5 + 7 + 8 + 8 + 10) / 7 = 6.142857 …

예 2: 가중치와 함께 np.average() 사용

7개의 값을 포함하는 Python의 다음 배열이 있다고 다시 가정해 보겠습니다.

 #create array of values
data = [1, 4, 5, 7, 8, 8, 10]

np.average()를 사용하면 가중치 매개변수에 값 목록을 제공하여 이 배열의 가중 평균을 계산할 수 있습니다.

 import numpy as np

#calculate weighted average of array
n.p. average (data, weights=(.1, .2, .4, .05, .05, .1, .1))

5.45

가중 평균은 5.45 로 나타났습니다.

이 값을 계산하기 위해 np.average() 에서 사용하는 공식은 다음과 같습니다.

가중 평균 = 1*.1 + 4*.2 + 5*.4 + 7*.05 + 8*.05 + 8*.1 + 10*.1 = 5.45 .

이 함수에는 가중치 매개변수가 없기 때문에 np.mean()을 사용하여 이 계산을 수행할 수 없습니다.

np.mean() 및 np.average() 함수에 대한 전체 설명은 NumPy 설명서를 참조하세요.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Python에서 다른 평균값을 계산하는 방법을 설명합니다.

Python에서 이동 평균을 계산하는 방법
Python에서 누적 평균을 계산하는 방법