NumPy numpy.true_divide() 以外の方法
NumPy の数学関数における numpy.true_divide()
numpy.true_divide() の概要
- 機能: NumPy 配列の要素間の真の除算を実行
- 引数:
x1
: 配列またはスカラー
- 戻り値:
x1
とx2
の要素間の真の除算結果を含む配列
真の除算と従来の除算の違い
従来の除算演算子 /
は、整数同士の除算では商を整数として返します。一方、numpy.true_divide()
は常に浮動小数点結果を返します。
例:
import numpy as np
# 従来の除算
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([2, 4, 6])
z = x / y
print(z)
# 出力:
# [0.5 0.5 0.5]
# 真の除算
z = np.true_divide(x, y)
print(z)
# 出力:
# [0.5 0.5 0.5]
ゼロによる除算
従来の除算演算子 /
でゼロによる除算を実行すると、エラーが発生します。一方、numpy.true_divide()
はゼロによる除算でもエラーが発生せず、NaN
(Not a Number) を返します。
例:
# ゼロによる除算 (エラー発生)
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([0, 0, 0])
z = x / y
# 出力:
# TypeError: division by zero
# ゼロによる除算 (NaN を返す)
z = np.true_divide(x, y)
print(z)
# 出力:
# [ inf inf inf]
- 分数計算
- 割合の計算
- 単位変換
まとめ
numpy.true_divide()
は、NumPy 配列の要素間の真の除算を実行する便利な関数です。従来の除算演算子 /
とは異なり、ゼロによる除算でエラーが発生せず、常に浮動小数点結果を返します。
補足情報
numpy.true_divide()
は、Python 3 の/
演算子と同様の動作をします。
NumPy numpy.true_divide() サンプルコード
分数計算
import numpy as np
# 分母の逆数で乗算
numerator = np.array([1, 2, 3])
denominator = np.array([2, 4, 6])
result = numerator * np.true_divide(1, denominator)
print(result)
# 出力:
# [0.5 0.5 0.5]
割合の計算
# 売上とコストの配列
sales = np.array([100, 200, 300])
costs = np.array([50, 100, 150])
# 利益率の計算
profit_margin = np.true_divide(sales - costs, sales)
print(profit_margin)
# 出力:
# [0.5 0.5 0.5]
単位変換
# キロメートルからマイルへの変換
kilometers = np.array([10, 20, 30])
miles = kilometers * np.true_divide(1, 1.60934)
print(miles)
# 出力:
# [6.21371192 12.42742384 18.64113576]
ゼロによる除算
# ゼロによる除算 (NaN を返す)
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([0, 0, 0])
z = np.true_divide(x, y)
print(z)
# 出力:
# [ inf inf inf]
スカラーとの演算
# スカラーと配列の除算
x = np.array([1, 2, 3])
# スカラーで割る
result = x / 2
# 配列をスカラーで割る
result = np.true_divide(x, 2)
print(result)
# 出力:
# [0.5 1. 1.5]
ブロードキャスト
# ブロードキャストによる演算
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([2, 4, 6])
# 配列同士の除算
result = x / y
# スカラーと配列の除算
result = x / 2
# 配列とスカラーの除算
result = np.true_divide(x, 2)
print(result)
# 出力:
# [0.5 0.5 0.5]
NumPy numpy.true_divide() 以外の方法
スカラー乗算
import numpy as np
# 分母の逆数で乗算
numerator = np.array([1, 2, 3])
denominator = np.array([2, 4, 6])
result = numerator * (1 / denominator)
print(result)
# 出力:
# [0.5 0.5 0.5]
np.reciprocal() 関数
# 分母の逆数を計算してから乗算
numerator = np.array([1, 2, 3])
denominator = np.array([2, 4, 6])
result = numerator * np.reciprocal(denominator)
print(result)
# 出力:
# [0.5 0.5 0.5]
np.power() 関数
# 分母の逆数を指数として乗算
numerator = np.array([1, 2, 3])
denominator = np.array([2, 4, 6])
result = numerator * np.power(denominator, -1)
print(result)
# 出力:
# [0.5 0.5 0.5]
これらの方法は、numpy.true_divide()
関数と同様の結果を得ることができます。
その他のライブラリ
NumPy 以外にも、Pandas や SymPy などのライブラリで真の除算を実行できます。
- Pandas:
df['col1'] / df['col2']
- SymPy:
sympy.Rational(1, 2)
これらのライブラリは、NumPy よりも高度な機能を提供する場合があります。
まとめ
NumPy 配列の要素間の真の除算を実行するには、numpy.true_divide()
関数以外にもいくつかの方法があります。それぞれの方法にはメリットとデメリットがあり、状況に応じて最適な方法を選択する必要があります。
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