[Python/파이썬] numpy.average(), 배열 가중 평균구하기

numpy.average() 함수는 배열의 가중 평균을 계산하는 데 사용됩니다. 이 함수는 배열과 선택적으로 가중치 배열을 입력으로 받아 가중 평균을 계산합니다. 이번에는 numpy.average() 함수에 대해 자세히 알아보고 여러 예제를 통해 사용 방법을 살펴보겠습니다.

예제 1: 가중치 없는 평균 계산

가장 기본적인 형태의 numpy.average() 함수는 가중치 없이 배열의 평균을 계산합니다. 아래 예제에서는 이를 확인할 수 있습니다.

import numpy as np

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

# 평균 계산
avg = np.average(arr)

print("평균:", avg)

위의 코드에서는 1부터 5까지의 숫자로 이루어진 배열을 생성하고, numpy.average() 함수를 사용하여 평균을 계산합니다.

예제 2: 가중치를 이용한 평균 계산

numpy.average() 함수는 선택적으로 가중치를 사용하여 가중 평균을 계산할 수도 있습니다. 아래 예제에서는 가중치를 이용하여 평균을 계산하는 방법을 살펴봅니다.

import numpy as np

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

# 가중치 배열 생성
weights = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2])

# 가중 평균 계산
weighted_avg = np.average(arr, weights=weights)

print("가중 평균:", weighted_avg)

위의 코드에서는 가중치 배열을 생성하고, numpy.average() 함수의 weights 매개변수를 사용하여 가중 평균을 계산합니다.

예제 3: 축을 지정한 가중 평균 계산

때로는 다차원 배열에서 특정 축에 대한 가중 평균을 계산해야 할 때가 있습니다. 아래 예제에서는 축(axis)을 지정하여 가중 평균을 계산하는 방법을 살펴봅니다.

import numpy as np

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

# 가중치 배열 생성
weights = np.array([0.2, 0.3, 0.5])

# 가중 평균 계산 (축 지정)
weighted_avg = np.average(arr, axis=1, weights=weights)

print("가중 평균:", weighted_avg)

위의 코드에서는 두 개의 행으로 이루어진 2차원 배열을 생성하고, axis 매개변수를 사용하여 두 번째 축에 대한 가중 평균을 계산합니다.