[NumPy] 8. NumPyにおける比較演算子と要素のカウント

NumPy

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 v1.17 Manual
numpy.all — NumPy v1.17 Manual
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ていますので、ぜひ参考にしてください。
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