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mean

説明

M = mean(A) は、サイズが 1 より大きい最初の配列の次元に沿った A の要素の平均値を返します。

  • A がベクトルの場合、mean(A) は要素の平均値を返します。

  • A が行列の場合、mean(A) は各列の平均値を含む行ベクトルを返します。

  • A が多次元配列の場合、mean(A) は、サイズが 1 より大きい最初の配列次元に沿って演算し、要素をベクトルとして扱います。この次元における M のサイズは 1 になりますが、他のすべての次元のサイズは A と同じままです。

  • A が table または timetable の場合、mean(A) は、各変数の平均値を含む 1 行の table を返します。 (R2023a 以降)

M = mean(A,"all") は、A のすべての要素の平均値を返します。

M = mean(A,dim) は、次元 dim に沿って平均値を返します。たとえば、A が行列の場合、mean(A,2) は各行の平均値をもつ列ベクトルを返します。

M = mean(A,vecdim) は、ベクトル vecdim で指定した次元に基づいて平均値を返します。たとえば、A が行列の場合、行列内の各要素は次元 1 と次元 2 で定義された配列スライスに含まれるため、mean(A,[1 2])A のすべての要素の平均値を返します。

M = mean(___,outtype) は前述の構文のいずれかで指定されたデータ型の平均値を返します。outtype"default""double" または "native" になります。

M = mean(___,missingflag) は、A の欠損値を含めるか省略するかを指定します。たとえば、mean(A,"omitmissing") は平均値の計算時にすべての欠損値を無視します。既定では、mean は欠損値を含めます。

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行列を作成して各列の平均値を計算します。

A = [0 1 1; 2 3 2; 1 3 2; 4 2 2]
A = 4×3

     0     1     1
     2     3     2
     1     3     2
     4     2     2

M = mean(A)
M = 1×3

    1.7500    2.2500    1.7500

行列を作成して各行の平均値を計算します。

A = [0 1 1; 2 3 2; 3 0 1; 1 2 3]
A = 4×3

     0     1     1
     2     3     2
     3     0     1
     1     2     3

M = mean(A,2)
M = 4×1

    0.6667
    2.3333
    1.3333
    2.0000

1 ~ 10 の整数値の 4×2×3 の配列を作成し、2 番目の次元に沿って平均値を計算します。

rng('default')
A = randi(10,[4,2,3]);
M = mean(A,2)
M = 
M(:,:,1) =

    8.0000
    5.5000
    2.5000
    8.0000


M(:,:,2) =

   10.0000
    7.5000
    5.5000
    6.0000


M(:,:,3) =

    6.0000
    5.5000
    8.5000
   10.0000

3 次元配列を作成し、データの各ページ (行と列) ごとの平均値を計算します。

A(:,:,1) = [2 4; -2 1];
A(:,:,2) = [9 13; -5 7];
A(:,:,3) = [4 4; 8 -3];
M1 = mean(A,[1 2])
M1 = 
M1(:,:,1) =

    1.2500


M1(:,:,2) =

     6


M1(:,:,3) =

    3.2500

配列のすべての次元の平均値を計算するには、ベクトルの次元引数で各次元を指定するか、"all" オプションを使用します。

M2 = mean(A,[1 2 3])
M2 = 3.5000
Mall = mean(A,"all")
Mall = 3.5000

1 の単精度ベクトルを作成し、その単精度平均値を計算します。

A = single(ones(10,1));
M = mean(A,"native")
M = single
    1

結果も単精度になります。

class(M)
ans = 
'single'

NaN 値を含む行列を作成します。

A = [1.77 -0.005 NaN -2.95; NaN 0.34 NaN 0.19]
A = 2×4

    1.7700   -0.0050       NaN   -2.9500
       NaN    0.3400       NaN    0.1900

欠損値を除外して行列の平均値を計算します。NaN 値が含まれている行列の列では、meanNaN 以外の要素で計算します。すべて NaN 値の行列の列では、平均値は NaN です。

M = mean(A,"omitnan")
M = 1×4

    1.7700    0.1675       NaN   -1.3800

入力引数

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入力配列。ベクトル、行列、多次元配列、table または timetable として指定します。

  • A がスカラーの場合、mean(A)A を返します。

  • A が 0 行 0 列の空の行列である場合、mean(A)NaN を返します。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | char | datetime | duration | table | timetable

演算の対象の次元。正の整数のスカラーとして指定します。次元を指定しない場合、既定値はサイズが 1 より大きい最初の配列次元です。

次元 dim は、長さが 1 に縮小した次元を示します。size(M,dim)1 ですが、他のすべての次元のサイズは変化しません。

mn 列の入力行列 A を考えます。

  • mean(A,1) は、A の各列における要素の平均値を計算し、1n 列の行ベクトルを返します。

    mean(A,1) column-wise operation

  • mean(A,2) は、A の各行における要素の平均値を計算し、m1 列の列ベクトルを返します。

    mean(A,2) row-wise operation

mean は、dimndims(A) より大きいか、size(A,dim)1 である場合に A を返します。

次元のベクトル。正の整数のベクトルとして指定します。各要素は入力配列の次元を表します。指定された操作次元の出力の長さは 1 で、その他は同じままです。

2×3×3 の入力配列 A を考えます。mean(A,[1 2]) は 1×1×3 の配列を返します。この配列の要素は、A の各ページの平均値です。

Mapping of a 2-by-3-by-3 input array to a 1-by-1-by-3 output array

出力データ型。次の表の値のいずれかとして指定します。これらのオプションにより、演算の実行に使用されるデータ型も指定されます。

outtype出力データ型
"default"double。ただし、入力データ型が singledurationdatetimetable、または timetable の場合は出力が "native" になります。
"double"double。ただし、データ入力型が durationdatetimetable、または timetable の場合、"double" はサポートされません。
"native"

次の場合を除き、入力と同じデータ型です。

  • 入力データ型が double の場合、出力は logical になります。

  • 入力データ型が char の場合、"native" はサポートされません。

  • 入力データ型が table の場合、出力は timetable になります。

欠損値の条件。次の表の値のいずれかとして指定します。

入力データ型説明
"includemissing"サポートされているすべてのデータ型

平均値の計算時に A の欠損値を含めます。操作次元のいずれかの要素がない場合、M の対応する要素がありません。

"includenan"double, single, duration
"includenat"datetime
"omitmissing"サポートされているすべてのデータ型A の欠損値を無視し、点の数を減らして平均値を計算します。操作次元のすべての要素がない場合、M の対応する要素がありません。
"omitnan"double, single, duration
"omitnat"datetime

詳細

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平均

N 個のスカラー観測値からなる有限長ベクトル A の平均は、次のように定義されます。

μ=1Ni=1NAi.

拡張機能

バージョン履歴

R2006a より前に導入

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参考

関数