いくつかのNumpyの使い方(二)

1.ランダム配列の整数部分を5つの異なる方法で抽出する

>>>Z = np.random.uniform(0,10,10)

>>>print (Z - Z%1)
>>>print (np.floor(Z))
>>>print (np.ceil(Z)-1)
>>>print (Z.astype(int))
>>>print (np.trunc(Z))

[7. 3. 2. 6. 5. 8. 3. 0. 7. 9.] [7. 3. 2. 6. 5. 8. 3. 0. 7. 9.] [7. 3. 2. 6. 5. 8. 3. 0. 7. 9.] [7 3 2 6 5 8 3 0 7 9] [7. 3. 2. 6. 5. 8. 3. 0. 7. 9.]
2.0から1までの値を持つ10サイズのベクトルを作成します.両方の値は除外されます.

>>>Z = np.linspace(0,1,11,endpoint=False)[1:]
>>>print(Z)

[0.09090909 0.18181818 0.27272727 0.36363636 0.45454545 0.54545455  0.63636364 0.72727273 0.81818182 0.90909091]
3.10のサイズのランダムベクトルを作成し、並べ替えます.

>>>Z = np.random.random(10)
>>>Z.sort()
>>>print(Z)

[0.01820192 0.11438729 0.16666859 0.16765364 0.17045471 0.17213683  0.54831481 0.70133871 0.92568074 0.96673577]
4.np.sumよりも速く小さな配列を合計する方法

>>>Z = np.arange(10)
>>>print(np.add.reduce(Z))

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5.配列を可変にしない

>>>Z = np.zeros(10)
>>>Z.flags.writeable = False
>>>Z[0]== 1
>>>print(Z)

[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]