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mean

배열의 평균값(Mean Value)

구문

M = mean(A)

M = mean(A,'all')

M = mean(A,dim)

M = mean(A,vecdim)

M = mean(___,outtype)

M = mean(___,nanflag)

설명

M = mean(A)는 크기가 1이 아닌 첫 번째 배열 차원에서 A의 요소의 평균값을 반환합니다.

• A가 벡터인 경우 mean(A)는 요소의 평균값을 반환합니다.

• A가 행렬인 경우 mean(A)는 각 열의 평균값이 포함된 행 벡터를 반환합니다.

• A가 다차원 배열인 경우 mean(A)는 크기가 1이 아닌 첫 번째 배열 차원을 따라 동작을 수행하며, 요소를 벡터로 취급합니다. 이 차원은 1이 되고 다른 모든 차원의 크기는 변경되지 않습니다.

M = mean(A,'all')은 A의 모든 요소에 대한 평균을 구합니다. 이 구문은 MATLAB^® 버전 R2018b 이상에서 유효합니다.

M = mean(A,dim)은 차원 dim에 대한 평균값을 반환합니다. 예를 들어, A가 행렬인 경우 mean(A,2)는 각 행의 평균값이 포함된 열 벡터입니다.

M = mean(A,vecdim)은 벡터 vecdim에 지정된 차원을 기준으로 평균을 구합니다. 예를 들어, A가 행렬인 경우 mean(A,[1 2])는 차원 1과 2로 정의된 배열 슬라이스에 행렬의 모든 요소가 포함되어 있으므로 A의 모든 요소에 대한 평균이 됩니다.

M = mean(___,outtype)은 위에 열거된 구문 중 하나의 입력 인수를 사용하여, 지정된 데이터형을 갖는 평균값을 반환합니다. outtype은 'default', 'double', 'native' 중 하나일 수 있습니다.

M = mean(___,nanflag)는 위에 열거된 구문의 계산에 NaN 값을 포함시킬지 또는 생략할지 여부를 지정합니다. mean(A,'includenan')은 계산에 모든 NaN 값을 포함시키는 반면 mean(A,'omitnan')은 NaN 값을 무시합니다.

예제

행렬 열의 평균값

행렬을 만든 다음, 각 열의 평균값을 구합니다.

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

행렬 행의 평균값

행렬을 만든 다음, 각 행의 평균값을 구합니다.

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

3차원 배열의 평균값

1과 10 사이의 정수로 구성된 4×2×3 배열을 만든 다음, 두 번째 차원에서의 평균값을 구합니다.

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

배열 페이지의 평균

3차원 배열을 만들고 데이터의 각 페이지(행과 열)에 대한 평균을 구합니다.

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

R2018b부터, 배열의 모든 차원에 대한 평균을 구하려면 벡터 차원 인수에 각 차원을 지정하거나 'all' 옵션을 사용할 수 있습니다.

M2 = mean(A,[1 2 3])

M2 = 3.5000

Mall = mean(A,'all')

Mall = 3.5000

단정밀도 배열의 평균값

1로 구성된 단정밀도 벡터를 만든 다음, 단정밀도 평균값을 구합니다.

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

M = single
    1

결과 역시 단정밀도입니다.

class(M)

ans = 
'single'

NaN을 제외한 평균값

벡터를 만든 다음, NaN 값을 제외한 평균값을 구합니다.

A = [1 0 0 1 NaN 1 NaN 0];
M = mean(A,'omitnan')

M = 0.5000

'omitnan'을 지정하지 않으면 mean(A)는 NaN을 반환합니다.

입력 인수

A — 입력 배열

벡터 | 행렬 | 다차원 배열

입력 배열로, 벡터, 행렬, 다차원 배열 중 하나로 지정됩니다.

• A가 스칼라이면 mean(A)는 A를 반환합니다.

• A가 빈 0×0 행렬인 경우 mean(A)는 NaN을 반환합니다.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | char | datetime | duration

dim — 연산을 수행할 차원

양의 정수 스칼라

연산을 수행할 차원으로, 양의 정수 스칼라로 지정됩니다. 값이 지정되지 않은 경우 디폴트 값은 크기가 1이 아닌 첫 번째 배열 차원이 됩니다.

차원 dim은 길이가 1로 줄어드는 차원을 나타냅니다. size(M,dim)은 1이 되고, 다른 모든 차원의 크기는 변경되지 않습니다.

2차원 입력 배열 A가 있다고 가정하겠습니다.

• dim = 1인 경우 mean(A,1)은 각 열에 있는 요소의 평균값이 포함된 행 벡터를 반환합니다.

  

• dim = 2인 경우 mean(A,2)는 각 행에 있는 요소의 평균값이 포함된 열 벡터를 반환합니다.

  

dim이 ndims(A)보다 크거나 size(A,dim)이 1인 경우 mean은 A를 반환합니다.

데이터형: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

vecdim — 차원의 벡터

양의 정수의 벡터

차원의 벡터로, 양의 정수의 벡터로 지정됩니다. 각 요소는 입력 배열의 차원을 나타냅니다. 지정된 연산 차원의 출력값의 길이는 1이고, 다른 모든 차원의 길이는 변경되지 않습니다.

2×3×3 입력 배열 A가 있다고 가정하겠습니다. 이때 mean(A,[1 2])는 A의 각 페이지의 평균값을 요소로 갖는 1×1×3 배열을 반환합니다.

데이터형: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

outtype — 출력 데이터형

'default' (디폴트 값) | 'double' | 'native'

출력 데이터형으로, 'default', 'double', 'native' 중 하나로 지정됩니다. 이러한 옵션은 또한 연산을 수행할 때 사용되는 데이터형을 지정합니다.

outtype	출력 데이터형
'default'	double형(단, 입력 데이터형이 single형, duration형 또는 datetime형이 아닌 경우. 입력 데이터형이 이 중 하나일 때 출력값은 'native'가 됩니다.)
'double'	double형(단, 데이터형이 duration형 또는 datetime형이 아닌 경우. 데이터형이 이 중 하나이면 'double'이 지원되지 않습니다.)
'native'	입력값과 동일한 데이터형. 단, 다음 경우에 한합니다. 입력 데이터형이 logical이 아닌 경우. logical인 경우 출력값은 double형이 됩니다. 입력 데이터형이 char이 아닌 경우. char인 경우에는 'native'가 지원되지 않습니다.

데이터형: char

nanflag — NaN 조건

'includenan' (디폴트 값) | 'omitnan'

NaN 조건으로, 다음 값 중 하나로 지정됩니다.

• 'includenan' — 평균값을 구할 때 NaN 값을 포함시킵니다. 평균값이 NaN이 됩니다.

• 'omitnan' — 입력값의 모든 NaN 값을 무시합니다.

datetime형 배열의 경우에는 'omitnat' 또는 'includenat'를 사용하여 NaT 값을 생략하거나 포함시킬 수 있습니다.

데이터형: char

세부 정보

평균값

N개의 스칼라 관측값으로 구성된 확률 변수 벡터 A에 대해, 평균값은 다음과 같이 정의됩니다.

$$\mu =\frac{1}{N}{\displaystyle \sum _{i=1}^N{A}_i}.$$

확장 기능

tall형 배열

메모리에 담을 수 없을 정도로 많은 행을 가진 배열을 계산할 수 있습니다.

이 함수는 tall형 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 tall형 배열 항목을 참조하십시오.

C/C++ 코드 생성

MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• dim을 지정할 경우 그 값은 상수여야 합니다.

• outtype 옵션과 nanflag 옵션은 상수 문자형 벡터여야 합니다.

• 정수형은 'native' 출력 데이터형 옵션을 지원하지 않습니다.

• Variable-Sizing Restrictions for Code Generation of Toolbox Functions (MATLAB Coder) 항목을 참조하십시오.

GPU 코드 생성

GPU Coder™를 사용하여 NVIDIA® GPU용 CUDA® 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• dim을 지정할 경우 그 값은 상수여야 합니다.

• outtype 옵션과 nanflag 옵션은 상수 문자형 벡터여야 합니다.

• 정수형은 'native' 출력 데이터형 옵션을 지원하지 않습니다.

스레드 기반 환경

MATLAB®의 backgroundPool을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 ThreadPool을 사용해 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

이 함수는 스레드 기반 환경을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment 항목을 참조하십시오.

GPU 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• 'native' 옵션은 지원되지 않습니다.

자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

분산 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 대규모 배열을 클러스터의 결합된 메모리에 걸쳐 분할할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• 'native' 옵션은 지원되지 않습니다.

자세한 내용은 분산 배열을 사용하여 MATLAB 함수 실행 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

참고 항목

median | mode | std | var | sum

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예제 열기

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