NumPy⑮ （行列の集計）

行列の集計（全体）

NumPyの行列に対して、集計用の関数を使うと全ての要素が集計対象となります。

まずは、最大値を表示します。

[Google Colaboratory]

import numpy as np
mtx = np.array([[10, 20, 30],  # 3×3の行列を作成
                [40, 50, 60],
                [70, 80, 90]]
              )

np.max(mtx)          # 全要素の最大値

[実行結果]

次に最小値を表示します。

[Google Colaboratory]

np.min(mtx)          # 全要素の最小値

[実行結果]

合計値を算出します。

[Google Colaboratory]

np.sum(mtx)          # 全要素の合計

[実行結果]

平均を算出します。

[Google Colaboratory]

np.mean(mtx)         # 全要素の平均

[実行結果]

行列の全体を集計することができました。

行列の集計（部分）

行列全体ではなく、列ごとまたは行ごとに集計を行う場合は、axisオプションを使います。

axisに0 を指定すると、列ごとの集計ができます。

列ごとの合計を算出します。

[Google Colaboratory]

np.sum(mtx, axis=0)  # 列ごとの合計

[実行結果]

列ごとの平均を算出します。

[Google Colaboratory]

np.mean(mtx, axis=0) # 列ごとの平均

[実行結果]

axisに1 を指定すると、行ごとの集計ができます。

行ごとの合計を算出します。

[Google Colaboratory]

np.sum(mtx, axis=1) # 行ごとの合計

[実行結果]

行ごとの平均を算出します。

[Google Colaboratory]

np.mean(mtx, axis=1) # 行ごとの平均

[実行結果]

行列を行ごと、列ごとに集計することができました。