[NumPyの使い方] 2.配列の演算

NumPy
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Numpyのユニバーサル関数(ufunc)の使い方

配列の演算

加算、減算、乗算、除算

In [1]: import numpy as np
x=np.linspace(0,5,6)
x
Out [1]: array([0., 1., 2., 3., 4., 5.])
#加算
In [2]: x+3
Out [2]: array([3., 4., 5., 6., 7., 8.])
#減算
In [3]: x-1
Out [3]: array([-1., 0., 1., 2., 3., 4.])
#乗算
In [4]: x*3
Out [4]: array([ 0., 3., 6., 9., 12., 15.])
#除算
In [5]: x/5
Out [5]: array([0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1. ])

余り切り捨て、余り、べき乗

#あまり切り捨て
In [6]: x//2
Out [6]: array([-0., 0., 1., 1., 2., 2.])
#あまり
In [7]: x%2
Out [7]: array([0., 1., 0., 1., 0., 1.])
#べき乗
In [8]: x**2
Out [8]: array([ 0., 1., 4., 9., 16., 25.])

絶対値

np.absolute()またはnp.abs()で配列の絶対値が求められる。

In [9]: y=np.linspace(-4,1,6)
    y
Out [9]: array([-4., -3., -2., -1., 0., 1.])
In [10]: np.absolute(y)
Out [10]: array([4., 3., 2., 1., 0., 1.])
In [11]: np.abs(y)
Out [11]: array([4., 3., 2., 1., 0., 1.])

三角関数

三角関数(sin, cos, tan)が利用可能。

In [12]: theta=np.linspace(0,2*np.pi,5)
theta
Out [12]: array([0. , 1.57079633, 3.14159265, 4.71238898, 6.28318531])
In [13]: np.sin(theta)
Out [13]: array([ 0.0000000e+00, 1.0000000e+00, 1.2246468e-16, -1.0000000e+00, -2.4492936e-16])
In [14]: np.cos(theta)
Out [14]: array([ 1.0000000e+00, 6.1232340e-17, -1.0000000e+00, -1.8369702e-16, 1.0000000e+00])
In [15]: np.tan(theta)
Out [15]: array([ 0.00000000e+00, 1.63312394e+16, -1.22464680e-16, 5.44374645e+15, -2.44929360e-16])

参考

Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

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