NumPy에서 np.mean() vs np.average() 비교 분석

NumPy 라이브러리에는 np.mean()과 np.average() 함수 두 가지가 모두 평균 계산을 수행하는 데 사용됩니다. 하지만 두 함수 간에는 몇 가지 주요 차이점이 존재합니다.

본 가이드에서는 두 함수의 작동 방식, 주요 차이점, 그리고 각 함수의 적절한 사용 시나리오에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

np.mean() 함수

np.mean() 함수는 NumPy 배열의 평균값을 계산하는 데 사용됩니다.

• 기본 동작: np.mean() 함수는 기본적으로 입력 배열의 모든 요소에 대해 산술 평균을 계산합니다.
• 축 지정: axis 매개 변수를 사용하여 평균을 계산할 축을 지정할 수 있습니다.
• 데이터 타입: dtype 매개 변수를 사용하여 출력 데이터 타입을 지정할 수 있습니다.
• 마스크 처리: out 매개 변수를 사용하여 결과값을 저장할 배열을 지정할 수 있으며, keepdims 매개 변수를 사용하여 축 축소 여부를 제어할 수 있습니다.

np.average() 함수

np.average() 함수는 NumPy 배열의 평균값을 계산하는 데 사용되며, np.mean() 함수와 유사하지만 다음과 같은 추가 기능을 제공합니다.

• 가중 평균: weights 매개 변수를 사용하여 각 요소에 대한 가중치를 지정하여 가중 평균을 계산할 수 있습니다.
• 반올림 제어: round 매개 변수를 사용하여 출력값의 소수점 자릿수를 제어할 수 있습니다.

주요 차이점

적절한 사용 시나리오

• 단순 평균 계산: 간단하고 빠른 평균 계산에는 np.mean() 함수를 사용하는 것이 좋습니다.
• 가중 평균 계산: 각 요소에 대한 가중치를 고려하여 평균을 계산해야 하는 경우 np.average() 함수를 사용해야 합니다.
• 반올림 제어: 출력값의 소수점 자릿수를 정확하게 제어해야 하는 경우 np.average() 함수를 사용해야 합니다.
• 마스크 처리: 특정 조건에 맞는 요소만 고려하여 평균을 계산해야 하는 경우 np.mean() 함수를 사용해야 합니다.

코드 예시

import numpy as np

# 1. 단순 평균 계산
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean_value = np.mean(arr)
print(f"단순 평균: {mean_value}")

# 2. 가중 평균 계산
weights = np.array([0.2, 0.3, 0.4, 0.5])
weighted_mean = np.average(arr, weights=weights)
print(f"가중 평균: {weighted_mean}")

# 3. 반올림 제어
rounded_mean = np.average(arr, round=2)
print(f"반올림된 평균: {rounded_mean}")

# 4. 마스크 처리
mask = np.array([True, False, True, False, True])
masked_mean = np.mean(arr[mask])
print(f"마스크 처리된 평균: {masked_mean}")

결론

np.mean()과 np.average() 함수는 모두 NumPy 배열의 평균값을 계산하는 데 사용되는 유용한 도구입니다.

예제 코드: NumPy에서 np.mean() vs np.average() 비교

단순 평균 계산

import numpy as np

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

# np.mean() 함수를 사용하여 평균 계산
mean_value = np.mean(arr)

# 결과 출력
print(f"단순 평균: {mean_value}")

설명:

• np.array() 함수를 사용하여 1부터 5까지의 정수를 포함하는 NumPy 배열을 생성합니다.
• np.mean() 함수를 사용하여 배열 arr의 모든 요소에 대한 산술 평균값을 계산하고 결과를 mean_value 변수에 저장합니다.
• print() 함수를 사용하여 계산된 평균값을 콘솔에 출력합니다.

가중 평균 계산

import numpy as np

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

# 가중치 배열 생성
weights = np.array([0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6])

# np.average() 함수를 사용하여 가중 평균 계산
weighted_mean = np.average(arr, weights=weights)

# 결과 출력
print(f"가중 평균: {weighted_mean}")

• np.average() 함수를 사용하여 배열 arr의 요소에 weights 배열의 값을 가중치로 적용하여 가중 평균값을 계산하고 결과를 weighted_mean 변수에 저장합니다.

반올림 제어

import numpy as np

# NumPy 배열 생성
arr = np.array([1.2345, 2.5678, 3.8901, 4.1234, 5.4567])

# np.average() 함수를 사용하여 반올림된 평균 계산
rounded_mean = np.average(arr, round=2)

# 결과 출력
print(f"반올림된 평균: {rounded_mean}")

• np.average() 함수의 round 매개 변수를 사용하여 소수점 자릿수를 2개로 제한하고 반올림된 평균값을 계산합니다.

마스크 처리된 평균 계산

import numpy as np

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

# 마스크 배열 생성
mask = np.array([True, False, True, False, True])

# np.mean() 함수를 사용하여 마스크 처리된 평균 계산
masked_mean = np.mean(arr[mask])

# 결과 출력
print(f"마스크 처리된 평균: {masked_mean}")

• np.array() 함수를 사용하여 특정 요소만 평균 계산에 포함하도록 제어하는 마스크 배열을 생성합니다.
• np.mean() 함수를 사용하여 arr 배열에서 mask 배열의 True 값에 해당하는 요소만 선택하여 평균값을 계산하고 결과를 masked_mean

NumPy에서 np.mean() 및 np.average() 대체 방법

수식 활용:

간단한 평균 계산의 경우, 다음과 같은 수식을 직접 사용하여 평균값을 구할 수 있습니다.

import numpy as np

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

# 평균 계산 수식
mean_value = np.sum(arr) / len(arr)

# 결과 출력
print(f"수식을 사용한 평균: {mean_value}")

• 위 코드에서는 np.sum() 함수를 사용하여 배열 arr의 모든 요소를 합산하고, len() 함수를 사용하여 배열의 길이를 계산하여 두 값을 나누어 평균값을 구합니다.

scipy.stats.mean() 함수:

scipy 라이브러리의 stats 모듈에서 제공하는 mean() 함수를 사용하여 평균값을 계산할 수 있습니다.

import numpy as np
from scipy import stats

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

# scipy.stats.mean() 함수를 사용한 평균 계산
mean_value = stats.mean(arr)

# 결과 출력
print(f"scipy.stats.mean() 함수를 사용한 평균: {mean_value}")

• 위 코드에서는 scipy.stats.mean() 함수를 직접 호출하여 배열 arr의 평균값을 계산하고 결과를 mean_value 변수에 저장합니다.

리스트 표현식:

간단한 평균 계산의 경우, 리스트 표현식을 활용하여 평균값을 간결하게 구할 수 있습니다.

import numpy as np

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

# 리스트 표현식을 사용한 평균 계산
mean_value = sum(arr) / len(arr)

# 결과 출력
print(f"리스트 표현식을 사용한 평균: {mean_value}")

• 위 코드에서는 리스트 표현식을 사용하여 arr 배열의 모든 요소를 합산하고, 배열의 길이로 나누어 평균값을 계산합니다.

루프 활용:

직접적인 루프를 사용하여 배열의 모든 요소를 반복적으로 처리하고 합산한 후, 전체 요소 개수로 나누어 평균값을 계산할 수 있습니다.

import numpy as np

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

# 루프를 사용한 평균 계산
total_sum = 0
for element in arr:
    total_sum += element
mean_value = total_sum / len(arr)

# 결과 출력
print(f"루프를 사용한 평균: {mean_value}")

• 위 코드에서는 for 루프를 사용하여 arr 배열의 모든 요소를 반복적으로 탐색하고 각 요소를 total_sum 변수에 누적적으로 더합니다.
• 루프가 종료된 후, total_sum 값을 배열 길이로 나누어 평균값을 계산합니다.

Pandas 라이브러리 활용:

만약 Pandas 라이브러리가 설치되어 있다면, DataFrame 객체를 활용하여 간편하게 평균값을 계산할 수 있습니다.

import pandas as pd
import numpy as np

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

# Pandas DataFrame으로 변환
df = pd.DataFrame(arr)

# DataFrame의 평균 계산
mean_value = df.mean()

# 결과 출력
print(f"Pandas DataFrame을 사용한 평균: {mean_value}")