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となる。
> x (xより大きい)
2より大きい(２は含まない)要素がTrueとなる。
<= x (x以下)
2以下(２を含む)の要素がTrueとなる。
>= x (x以上)
2以上(２を含む)の要素がTrueとなる。
!= x (xと等しくない)
2以外の要素がTrueとなる。
== x (xと等しい)
2と等しい要素がTrueとなる。
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となる。
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る。
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る。
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る。
Trueの有無がわかるnp.any()
np.any()はTrueがひとつでもあればTrueを返す。
np.sum()などと同様に軸方向の指定ができる。
すべてTrueかがわかるnp.all()
np.all()はすべてTrueの場合のみ、Trueを返す。np.all()もnp.sum()などと同様に軸方向の指定ができる。
np.all()などにおけるnp.nanの取り扱い
np.nanはTrue扱いされる。
コードをダウンロード(.pyファイル) コードをダウンロード(.ipynbファイル)参考
numpy.any — NumPy v2.3 Manual
docs.scipy.org
numpy.all — NumPy v2.3 Manual
docs.scipy.org
Pythonの演算子の一覧表とわかりやすい解説 | HEADBOOST
Pythonの演算子について、①数値演算子、②文字列演算子、③比較演算子、④論理演算子、⑤ビット演算子の、それぞれの一覧表を示し、詳細に解説しています。特に迷う人が多い 「 // 」演算子や、Pythonにおける演算子の優先順位などにも触れ...
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