Pythonにおけるmean()の利用方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

Pythonにおけるmean()の利用方法について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。これが使えるようになると、配列の要素の平均値を計算できるようになりますぜひ参考にしてみてください。

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。

 

 

mean()とは？

プログラミングの際に、数値の平均を求めたいという場面がたくさんあるかと思います。そんな時に役に立つ関数がmean関数です。

平均を取りたい要素をリストの中に格納し、それらをmean関数の引数とすることで簡単に平均を求めることができます。

mean()の使い方

mean関数を利用するためには、Pythonの標準ライブラリであるstatisticsライブラリをimportする必要があります。標準ライブラリなので、特に`pip`等でライブラリをローカルにインストールする必要はありません。単にプログラムの中でimportするだけでstatisticsライブラリが使えるようになります。

import statistics

それでは、実際のmean関数の使い方を見てみます。すでに数値を格納したリストを`1`とすると、

statistics.mean(l)

と、mean関数の引数としてリストを指定してあげるだけで返り値として数値が返ってきます。もし、毎回`statistics.mean`と打つことが面倒である場合、importする際に、

from statistics import mean

とすることで単に`mean(l)`とすることで平均を求めることができるようになります。

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mean()を利用して配列要素の平均値を取得してみよう

それでは実際に例を用意して配列の要素の平均値を計算してみましょう。

from statistics import mean

l1 = [-1, 2, 3, 0]
print(mean(l1))
# 1

l2 = [0.5, 1.2, 5.1, 0, 3.2]
print(mean(l2)) 
# 2.01

1つ目の例では、数値は全て整数、つまりint型です。全てが整数の場合、正しく平均を求められていることがわかります。次に2つ目の例では数値はint型とfloat型が混ざった形です。この場合も正しく平均を求められていることがわかると思います。

このように標準ライブラリを用いて簡単に平均を求めることができるので、ぜひmean関数を使ってみてください。

また、もし配列が大きいためより高速に計算したい場合や、多次元配列でありある軸に関して平均を計算したいという場合は、外部ライブラリであるNumPyのmean関数、もしくはaverage関数を用いると良いです。

NumPyにはベクトルや行列を高速に計算するメソッドがたくさん入っており、数値計算・統計・機械学習の分野では頻繁に用いられています。

興味があれば、別のNumPyの記事を参考にしてみてください。

監修してくれたメンター

菊田俊平（きくたしゅんぺい） AIリサーチャー・AIエンジニア。 大学での研究と、スタートアップ企業でAIの開発を行う。推薦システム、動画の分類API、データプロダクトの開発経験あり。

 

 

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