[NumPy] 8. NumPyにおける比較演算子と要素のカウント

はじめに

NumPyは科学計算において非常に重要なライブラリです。本記事では、NumPyにおける比較演算子の使い方と、特定条件を満たす要素のカウント方法について解説します。配列内の要素比較や条件に合致する要素数の把握は、データ分析や処理において基本的かつ重要なスキルとなります。

NumPyにおける比較演算子の使い方

1次元配列への適用

データの生成

< x (xより小さい)

2より小さい(２は含まない)要素がTrueとなります。

> x (xより大きい)

2より大きい(２は含まない)要素がTrueとなります。

<= x (x以下)

2以下(２を含む)の要素がTrueとなります。

>= x (x以上)

2以上(２を含む)の要素がTrueとなります。

!= x (xと等しくない)

2以外の要素がTrueとなります。

== x (xと等しい)

2と等しい要素がTrueとなります。

2次元配列への比較演算子に適用

2次元配列でも動作し、b<5で、5より小さい要素がTrueとなります。

配列の要素のカウント

np.count_nonzero()による計測

np.count_nonzero()でTrueが何個あるかがわかります。

np.sum()による計測

np.sum()ではTrueが1として計算されるので、Trueが何個あるかがわかります。

各軸方向で計測

axisを0とすることで横方向、axisを1とすることで縦方向でTrueが何個あるかが計測できます。

Trueの有無がわかるnp.any()

np.any()はTrueがひとつでもあればTrueを返します。

np.sum()などと同様に軸方向の指定ができます。

すべてTrueかがわかるnp.all()

np.all()は配列内のすべての要素がTrueの場合のみ、Trueを返します。また、np.sum()などの関数と同様に、np.all()も軸方向を指定して操作することができます。

np.all()などにおけるnp.nanの取り扱い

np.nanはTrue扱いされます。

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まとめ

NumPyにおける比較演算子と要素のカウント方法について解説しました。比較演算子を使用すると、配列全体に対して一度に条件判定を行い、ブール型の配列を得ることができます。また、np.count_nonzero()やnp.sum()を使用することで、特定条件を満たす要素の数を効率的にカウントすることが可能です。これらの機能は、大規模なデータ処理や科学計算において非常に有用なツールとなります。