Numpyの行列形式でデータをもらって誤差等の解析をすることを考える。 関連する関数 それぞれ,和,平均,標準偏差を計算可能。 sum(),average(),std() このままだと全要素に対して適用してしまうので, 引数にaxis=0と指定することで行方向,axis=1とすれば列方向ごとに使われる。 以下のコードを順番に実行すればわかる。 import numpy as np R = np.random.rand(5,2) np.average(R) #0.45752755837863368 np.average(R,axis=1) #array([ 0.48461893, 0.649105 , 0.47275633, 0.60002684, 0.08113069]) np.average(R,axis=0) #array([ 0.53748554, 0.37756958]) 地味な注
![Numpyで行列の平均,和,標準偏差などを求める。+ 行列の要素の操作 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ba91147bac449d05f192d2d45324689b803312ab/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwb3NzeWFyaXRvb3JpJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0wZDcwYWUzZTc1MDRhNzk5YWUxN2UwN2IyY2UzOGFjNA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D87ffb2e2bddd536c56dbccd310849e0a)