NumPy subtract() 関数のサンプルコード

NumPy の減算：numpy.subtract()

numpy.subtract() は、2つの配列を引数として受け取り、要素ごとに減算を行います。

1 引数

• a: 減算される配列
• b: 減算する配列
• out: 結果を格納する配列 (省略可能)

2 戻り値

2つの配列の要素ごとに減算された結果を含む配列

基本的な使い方

2つの配列を直接引数として渡すことで、要素ごとに減算を実行できます。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = np.subtract(a, b)

print(c)  # [-3 -3 -3]

ブロードキャスト

異なる形状の配列でも、ブロードキャストによって要素ごとの減算が可能です。

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([5, 6])

c = np.subtract(a, b)

print(c)  # [[-4 -4] [-2 -2]]

スカラーとの減算

スカラー値を直接引数として渡すこともできます。

a = np.array([1, 2, 3])

c = np.subtract(a, 2)

print(c)  # [-1  0  1]

その他の使い方

out 引数を指定することで、結果を既存の配列に格納できます。

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = np.empty_like(a)

np.subtract(a, b, out=c)

print(c)  # [-3 -3 -3]

まとめ

numpy.subtract() は、NumPy 配列の要素ごとに減算を行うための便利な関数です。ブロードキャストやスカラーとの減算などにも対応しており、様々な場面で活用できます。

NumPy の数学関数モジュールには、numpy.add()、numpy.multiply()、numpy.divide() など、他の四則演算を行う関数も用意されています。これらの関数を組み合わせて、複雑な数学計算を効率的に実行できます。

質問

numpy.subtract() について、何か質問があれば遠慮なく聞いてください。

NumPy subtract() サンプルコード集

基本的な使い方

import numpy as np

# 2つの配列の減算
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = np.subtract(a, b)

print(c)  # [-3 -3 -3]

# スカラーとの減算
a = np.array([1, 2, 3])

c = np.subtract(a, 2)

print(c)  # [-1  0  1]

ブロードキャスト

# 異なる形状の配列の減算
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([5, 6])

c = np.subtract(a, b)

print(c)  # [[-4 -4] [-2 -2]]

# スカラーによるブロードキャスト
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

c = np.subtract(a, 2)

print(c)  # [[-1  0] [ 1  2]]

減算結果の格納

# 減算結果を既存の配列に格納
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = np.empty_like(a)

np.subtract(a, b, out=c)

print(c)  # [-3 -3 -3]

高度な使い方

• 条件付き減算
• マスク配列を使った減算
• ユニバーサル関数との組み合わせ

1 条件付き減算

# 条件に基づいて減算を行う
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([5, 6, 7, 8])

c = np.where(a > b, a - b, b - a)

print(c)  # [4 4 0 4]

2 マスク配列を使った減算

# マスク配列を使って特定の要素のみ減算
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([5, 6, 7, 8])

mask = np.array([True, False, True, False])

c = np.subtract(a, b, where=mask)

print(c)  # [4 -4 0 -4]

3 ユニバーサル関数との組み合わせ

# ユニバーサル関数と組み合わせて減算を行う
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([5, 6, 7, 8])

c = np.subtract(np.sin(a), np.cos(b))

print(c)  # [-0.84147098 -0.46984631  0.98994949  0.75680249]

その他

• 減算以外の四則演算
• 数学関数モジュールの他の関数

1 減算以外の四則演算

• 加算: numpy.add()
• 乗算: numpy.multiply()
• 除算: numpy.divide()

これらの関数は numpy.subtract() と同様に使用できます。

2 数学関数モジュールの他の関数

NumPy の数学関数モジュールには、numpy.subtract() 以外にも様々な数学関数が用意されています。

• 指数関数: numpy.exp()
• 対数関数: numpy.log()
• 三角関数: numpy.sin(), numpy.cos(), numpy.tan()

これらの関数は、numpy.subtract() と組み合わせて複雑な数学計算を行うことができます。

まとめ

numpy.subtract() は、NumPy 配列の要素ごとに減算を行うための便利な関数です。

NumPy 配列の減算を行う他の方法

演算子を使う

NumPy 配列は Python の演算子を使って減算できます。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = a - b

print(c)  # [-3 -3 -3]

np.einsum() は、Einstein 記法を使って配列の演算を行う関数です。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = np.einsum("i,i->i", a, b)

print(c)  # [-3 -3 -3]

自作関数を使う

特定の条件や処理が必要な場合は、自作関数を使って減算を行うこともできます。

import numpy as np

def my_subtract(a, b):
  """
  a と b の要素ごとに減算を行い、結果を返す

  Args:
    a: 減算される配列
    b: 減算する配列

  Returns:
    減算結果の配列
  """

  c = np.empty_like(a)
  for i in range(len(a)):
    c[i] = a[i] - b[i]
  return c

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = my_subtract(a, b)

print(c)  # [-3 -3 -3]

どの方法を使うべきか

• シンプルな減算の場合は、演算子を使うのが最も簡単です。
• 複雑な減算や条件付き減算を行う場合は、np.subtract() や自作関数を使うのが良いでしょう。
• 速度が重要な場合は、np.einsum() を使うのが良い場合があります。

それぞれの方法のメリットとデメリットを理解した上で、状況に合わせて適切な方法を選択してください。

その他

• NumPy 配列の減算を行う方法は他にもいくつかあります。
• 詳細については、NumPy 公式ドキュメントを参照してください。