Numpyで統計計算-平均、分散、標準偏差-

NumPy（Numerical Python）は、Pythonの数値計算ライブラリの中でも最も重要で幅広く使用されているライブラリの一つです。NumPyを活用することで、データの統計計算が非常に簡単に行えます。

ここでは、NumPyを使用して統計計算を行う方法に焦点を当て、平均、分散、標準偏差の計算方法を説明しています。

この記事の対象

平均の計算

1次元配列の平均

平均（平均値）は、データセット内のすべての値の合計を個数で割った値です。NumPyを使用して平均を計算するには、numpy.mean() 関数を使います。

import numpy as np

# データセットの作成
data = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# 平均の計算
mean_value = np.mean(data)

print(f"平均値: {mean_value}")

このコードでは、Numpy配列 data の平均を計算しています。mean_value には平均値が格納され、それが表示されます。

2次元配列の平均

import numpy as np

# 2次元配列の作成
data = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9]])

# 列ごとの平均を計算
column_means = np.mean(data, axis=0)

print("列ごとの平均:")
print(column_means)

平均を算出する方法は1次元配列と同じですが、「axis=0」オプションを用いることで、列ごとに計算することを指定します。

分散と標準偏差の計算

分散と標準偏差は、データのばらつき具合を示す統計的指標です。分散はデータポイントが平均からどれだけ離れているかを測定し、標準偏差は分散の平方根です。

NumPyを使用して分散と標準偏差を計算するには、numpy.var() 関数と numpy.std() 関数を使います。

import numpy as np

# データセットの作成
data = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# 分散と標準偏差の計算
variance_value = np.var(data)
std_deviation_value = np.std(data)

print(f"分散: {variance_value}")
print(f"標準偏差: {std_deviation_value}")

このコードでは、NumPy配列 data の分散と標準偏差を計算しています。それぞれの値は、variance_value と std_deviation_value に格納され、表示されます。

良くあるエラーとその回避方法

統計計算を行う際によく発生するエラーの一つは「ゼロ割りエラー」です。分散や標準偏差を計算する際、データセットが空である場合や、分母がゼロになる場合にこのエラーが発生します。このエラーを回避するために、事前にデータの存在を確認し、適切なエラーハンドリングを行うことが重要です。

import numpy as np

# データセットの作成
data = np.array([])  # 空のデータセット

# 分散と標準偏差の計算
variance_value = np.var(data, ddof=1)  # ddof=1 は不偏分散を計算するためのオプション
std_deviation_value = np.std(data, ddof=1)

if len(data) == 0:
    print("データセットが空です。")
else:
    print(f"分散: {variance_value}")
    print(f"標準偏差: {std_deviation_value}")

このコードでは、データセットが空である場合にエラーを回避し、エラーメッセージを表示します。また、ddof オプションを使用して不偏分散を計算しています。

まとめ

統計計算はデータ分析の重要なステップであり、正確な計算が必要です。NumPyを活用して、平均、分散、標準偏差などの統計的指標を効率的に行う事が可能です。エラーの発生を回避するために、データの存在や分母がゼロでないことを確認することを忘れずに行う必要があります。