質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

90.35%

  • Python

    9121questions

    Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

  • NumPy

    502questions

    NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Numpy 3次元配列の計算

解決済

回答 2

投稿 編集

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 306

daodao

score 5

配列の平均を列単位でとりたいと思っています。
forを使わずに実装したいのですが、理解が足りずうまくいきません。

どなたかご教授いただけないでしょうか。よろしくお願い致します。

n = np.array(
    [[[1,2,3,4,5],
      [6,7,8,9,10]], 
     [[11,12,13,14,15],
      [16,17,18,19,20]], 
     [[31,32,33,34,35],
      [36,37,38,39,40]]], dtype=np.float64)

print([np.mean(n[:,:,i]) for i in range(n.shape[2])])

Out:[16.833333333333332, 17.833333333333332, 18.833333333333332, 19.833333333333332, 20.833333333333332]
  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

質問への追記・修正、ベストアンサー選択の依頼

  • hayataka2049

    2018/07/01 21:15

    「forを使わずに実装したのですが」がタイプミスで、本当は「forを使わずに実装した『い』のですが」ということなのでしょうか

    キャンセル

  • daodao

    2018/07/01 21:29

    失礼縞板。"forを使わずに実装した『い』"です。

    キャンセル

回答 2

+1

>>> n.mean()
18.833333333333332
>>>
>>> n.mean(axis=0)
array([[ 14.33333333,  15.33333333,  16.33333333,  17.33333333,
         18.33333333],
       [ 19.33333333,  20.33333333,  21.33333333,  22.33333333,
         23.33333333]])
>>>
>>> n.mean(axis=1)
array([[  3.5,   4.5,   5.5,   6.5,   7.5],
       [ 13.5,  14.5,  15.5,  16.5,  17.5],
       [ 33.5,  34.5,  35.5,  36.5,  37.5]])
>>>
>>> n.mean(axis=2)
array([[  3.,   8.],
       [ 13.,  18.],
       [ 33.,  38.]])
>>>
>>> n.mean(axis=(0, 1))
array([ 16.83333333,  17.83333333,  18.83333333,  19.83333333,  20.83333333])
>>>
>>> n.mean(axis=(0, 2))
array([ 16.33333333,  21.33333333])
>>>
>>> n.mean(axis=(1, 2))
array([  5.5,  15.5,  35.5])

さて、どれがお望みの『列単位の平均』なのでしょうか。

投稿

編集

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2018/07/01 21:33

    回答ありがとうございます!
    axisの理解できていなかったので、参考にさせていただきます。

    キャンセル

checkベストアンサー

0

こんな感じです。

import numpy as np

n = np.array(
    [[[1,2,3,4,5],
      [6,7,8,9,10]], 
     [[11,12,13,14,15],
      [16,17,18,19,20]], 
     [[31,32,33,34,35],
      [36,37,38,39,40]]], dtype=np.float64)

print([np.mean(n[:,:,i]) for i in range(n.shape[2])])  # 質問文の方法
print(n.mean(axis=(0,1)))  # for(内包表記)を使わずに
""" =>
# 見た目が違うのはリストとnumpy配列で表示フォーマットが違うから。値は同じ
[16.833333333333332, 17.833333333333332, 18.833333333333332, 19.833333333333332, 20.833333333333332]
[16.83333333 17.83333333 18.83333333 19.83333333 20.83333333]
"""

numpyのaxisについては、以下のページなどを参考にしてください。

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2018/07/01 21:31

    ありがとうございます!axisの使い方を参考にさせていただきます。

    キャンセル

同じタグがついた質問を見る

  • Python

    9121questions

    Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

  • NumPy

    502questions

    NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。