Numpyの演算子まとめ

Numpy

Numpyには多くのNumpy配列に対して演算を実施する関数があります.本記事ではNumpyのプログラムにおいてよく使用される演算子をまとめました.

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演算のための関数

・四則演算の関数書式

関数概要
numpy.add(x1,x2)加算
numpy.subtract(x1,x2)減算
numpy.multiply(x1,x2)乗算
numpy.divide(x1,x2)余りありの除算
numpy.floor_divide(x1,x2)余りなしの除算
numpy.mod(x1,x2)剰余り

・べき乗などの関数

関数概要
numpy.power(x1,x2)べき乗 $ x1^{x2} $
numpy.sqrt(x)平方根 $\sqrt{x}$
numpy.abs(x)絶対値 $|x|$
numpy.square(x)平方 $x^2$

・対数関数,指数関数

関数概要
numpy.log(x)底数eの対数関数
numpy.log2(x)底数2の対数関数
numpy.log10(x)底数10の対数関数
numpy.exp(x)指数関数

・要素ごとの最大、最小

関数概要
numpy.fmax()要素ごとの最大 [nan以外を選択]
numpy.fmin()要素ごとの最小 [nan以外を選択]
numpy.maximum()要素ごとの最大 [nanがあればnanを選択]
numpy.minimum()要素ごとの最小 [nanがあればnanを選択]

・切り捨て,切り上げ

関数概要
numpy.floor()切り捨て(値が小さい方の整数にする) 
numpy.trunc()切り捨て(小数部分を切り捨てる)
numpy.ceil()切り上げ(大きい方の整数にする)

・偶数丸めで四捨五入

関数概要
numpy.round_(a,decimals=0)小数点以下を指定して偶数丸めで四捨五入
decimals  四捨五入をする桁数を指定
numpy.around(a,decimals=0)小数点以下を指定して偶数丸めで四捨五入
decimals  四捨五入をする桁数を指定
numpy.rint(x)小数点第1位を偶数丸め四捨五入

numpy.round_関数とnumpy.around関数のこの二つは同等の機能です.
小数点第1位を四捨五入するのに上記の3つの関数が使えますが,rint関数が一番演算速度が速い特徴があります.

・配列をnumpy.around関数を使い引数decimalsの値を変えて四捨五入します.

[IN]

import numpy as np
a=(1.234 , 1.456 ,1.567)
print("a          ", a )
print("decimals=0 ", np.around(a,decimals=0) )
print("decimals=1 ", np.around(a,decimals=1) )
print("decimals=2 ", np.around(a,decimals=2) )

[OUT]

a           (1.234, 1.456, 1.567)
decimals=0  [1. 1. 2.]
decimals=1  [1.2 1.5 1.6]
decimals=2  [1.23 1.46 1.57]

・配列内の要素値を比較する関数

numpy関数には、配列内の要素値を条件比較し真か偽の値が得られます.

関数引数
numpy.less(x1,x2)x1はx2より小さい
numpy.less_equal(x1,x2)x1はx2以下
numpy.greater(x1,x2)x1はx2より大きい
numpy.greater_equal(x1,x2)x1はx2以上
numpy.equal(x1,x2)x1とx2は同じ
numpy.not_equal(x1,x2)x1とx2は違う

・配列を比較する関数を使ったプログラム

aとbの配列の要素値について,aがbより小さいかの比較と配列a内の要素値が3に等しいかを判定するプログラムを作成します.

[IN]

import numpy as np
a=(1,2,3)
b=(3,2,1)
print("a<b  ", np.less(a,b)  )
print("a=3  ", np.equal(a,3) )

[OUT]

a<b   [ True False False]
a=3   [False False  True]

2つの配列の比較と,配列と数値を比較することができました.

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