【python】numpyライブラリndarray多次元配列の演算:np.abs(x)、np.sqrt(x)、np.modf(x)等

numpyライブラリは非常に便利な配列演算を提供し、データの処理を便利にします.
1、配列とスカラーの間で直接演算できる

In [45]: a
Out[45]:
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

In [46]: a/5
Out[46]:
array([[ 0. ,  0.2,  0.4,  0.6],
       [ 0.8,  1. ,  1.2,  1.4],
       [ 1.6,  1.8,  2. ,  2.2]])

2、NumPy一元関数ndarrayのデータに対して要素級演算を行う関数

np.abs(x)、np.fabs(x):配列の各要素の絶対値

を計算する

np.sqrt(x):配列の各要素の平方根

を計算する

np.square(x):配列の各要素の二乗

を計算する

np.log(x) 、np.log10(x)、np.log 2(x):配列の各要素の自然対数、10底対数、および2底対数

を計算する

np.ceil(x) 、np.floor(x):配列の各要素のceiling値またはfloor値

を計算する

In [48]: a[1,1] = -1

In [49]: a
Out[49]:
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4, -1,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

In [50]: np.abs(a)
Out[50]:
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  1,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

np.rint(x):配列の各要素の四捨五入値

を計算する

np.modf(x):配列の各要素の小数と整数部分を2つの独立した配列の形式で

に返す.

np.cos(x)、 np.cosh(x)、np.sin(x)、 np.sinh(x)、np.tan(x) 、np.tanh(x):配列の各要素の一般型と双曲型の三角関数

を計算する

np.exp(x):配列の各要素の指数値

を計算する

np.Sign(x):配列の各要素のシンボル値を計算し,1(+),0,‐1(‐)

3、NumPy二元関数ndarrayのデータに対して要素級演算を行う関数

+、‐、*、/、**の2つの配列の各要素が対応演算を行う

np.maximum(x,y) 、np.fmax()、 np.minimum(x,y) 、np.fmin():要素レベルの最大値/最小値計算

np.mod(x,y):要素レベルのモード演算

np.copysign(x,y):配列y中の各要素値のシンボルを配列x対応要素

に割り当てる.

> < >= <= == != 算術比較、ブール型配列

を生成する

In [59]: b = np.full_like(a,2)

In [60]: b
Out[60]:
array([[2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2]])

In [61]: a*b
Out[61]:
array([[ 0,  2,  4,  6],
       [ 8, -2, 12, 14],
       [16, 18, 20, 22]])

In [62]: np.maximum(a,b)
Out[62]:
array([[ 2,  2,  2,  3],
       [ 4,  2,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

In [63]: a>b
Out[63]:
array([[False, False, False,  True],
       [ True, False,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True]], dtype=bool)