データ分析、複素数演算... torch.Tensor.isreal() メソッドの活用例

PyTorch Tensor の torch.Tensor.isreal() メソッド解説

torch.Tensor.isreal() メソッドは、PyTorch Tensor のすべての要素が実数かどうかを判断します。

詳細

• 引数：なし
• 戻り値：
  • すべての要素が実数の場合：True
  • 少なくとも1つの要素が虚数の場合：False

例

import torch

# すべての実数を含むTensor
tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])

# 虚数を含むTensor
tensor2 = torch.tensor([1, 2, 3j])

# Tensor1は実数のみなのでTrue
print(tensor1.isreal())  # True

# Tensor2には虚数を含むのでFalse
print(tensor2.isreal())  # False

補足

• torch.Tensor.imag メソッドは、Tensor の虚数部のみを含む新しい Tensor を返します。

応用例

• 複素数を扱う計算において、実数のみを扱う必要がある場合に、torch.Tensor.isreal() メソッドを使用して、実数であることを確認できます。
• データ分析において、データの異常値を検出するために、torch.Tensor.isreal() メソッドを使用して、データが実数であることを確認できます。

PyTorch Tensor の torch.Tensor.isreal() メソッドのサンプルコード

import torch

# すべての実数を含むTensor
tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])

# 虚数を含むTensor
tensor2 = torch.tensor([1, 2, 3j])

# Tensor1は実数のみなのでTrue
print(tensor1.isreal())  # True

# Tensor2には虚数を含むのでFalse
print(tensor2.isreal())  # False

複素数から実数部分のみを取り出す

# 虚数を含むTensor
tensor = torch.tensor([1, 2, 3j])

# 実数部分のみを取り出す
real_part = tensor.real()

# 結果
print(real_part)  # tensor([1., 2., 0.])

複素数から虚数部分のみを取り出す

# 虚数を含むTensor
tensor = torch.tensor([1, 2, 3j])

# 虚数部分のみを取り出す
imag_part = tensor.imag()

# 結果
print(imag_part)  # tensor([0., 0., 3.])

データ分析における異常値検出

import torch
import numpy as np

# データ
data = np.random.randn(100)

# Tensorに変換
tensor = torch.tensor(data)

# 実数のみのデータを取得
real_data = tensor[tensor.isreal()]

# 異常値の判定
threshold = 3
outliers = real_data[torch.abs(real_data) > threshold]

# 結果
print(outliers)  # tensor([-3.4567,  3.9876])

複素数演算における実数のみの計算

import torch

# 複素数
a = torch.tensor(1 + 2j)
b = torch.tensor(3 + 4j)

# 実数のみの加算
c = torch.real(a) + torch.real(b)

# 結果
print(c)  # tensor(4.)

これらのサンプルコードは、torch.Tensor.isreal() メソッドの使い方を理解するのに役立ちます。

PyTorch Tensor の要素がすべて実数かどうかを判断する他の方法

all() と torch.eq() の組み合わせ

import torch

# すべての実数を含むTensor
tensor = torch.tensor([1, 2, 3])

# all()とtorch.eq()を使って要素がすべて0かどうかを判定
is_real = all(torch.eq(tensor.imag(), torch.zeros_like(tensor)))

# 結果
print(is_real)  # True

ループ処理

import torch

# すべての実数を含むTensor
tensor = torch.tensor([1, 2, 3])

# ループ処理で要素がすべて実数かどうかを判定
is_real = True
for element in tensor:
    if element.imag() != 0:
        is_real = False
        break

# 結果
print(is_real)  # True

NumPy を使用

import torch
import numpy as np

# すべての実数を含むTensor
tensor = torch.tensor([1, 2, 3])

# NumPyを使って要素がすべて実数かどうかを判定
is_real = np.all(tensor.imag() == 0)

# 結果
print(is_real)  # True

これらの方法は、torch.Tensor.isreal() メソッドよりも冗長になる場合がありますが、より柔軟な方法で要素がすべて実数かどうかを判断することができます。