NumPy ptp() 関数と他の統計関数の比較

NumPy の統計関数：numpy.ptp() の詳細解説

この解説では、以下の内容について詳しく説明します。

• numpy.ptp() の概要
  • 機能
  • 引数
  • 戻り値
• numpy.ptp() の使い方
  • 基本的な使い方
  • 軸指定
  • 特定の条件に基づいたピークツーピーク値の計算
  • 出力結果の書式設定
• numpy.ptp() と他の統計関数の比較
  • numpy.max() と numpy.min()
  • numpy.percentile()
• numpy.ptp() の応用例
  • データの範囲とばらつきの確認
  • 異常値の検出
  • ヒストグラムの作成
• コード例
  • 基本的な例
  • 条件指定
  • 書式設定

numpy.ptp() の概要

機能:

numpy.ptp() は、配列の最大値と最小値の差を計算します。これは、データの範囲やばらつきを簡単に把握したい場合に便利です。

引数:

• a: 統計量を計算する対象となる配列。
• axis: 軸を指定します。デフォルトは None で、配列全体を対象とします。
• keepdims: True に設定すると、出力配列の次元数は入力配列と同じになります。デフォルトは False です。
• out: 計算結果を出力する配列を指定します。

戻り値:

• 配列の最大値と最小値の差

numpy.ptp() の使い方

基本的な使い方:

import numpy as np

# 配列を定義
data = np.array([1, 3, 2, 5, 4])

# ピークツーピーク値を計算
peak_to_peak = np.ptp(data)

# 結果を出力
print(peak_to_peak)

出力:

4

軸指定:

axis 引数を用いて、特定の軸方向のピークツーピーク値を計算できます。

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

# 各行のピークツーピーク値を計算
peak_to_peak_by_row = np.ptp(data, axis=1)

# 各列のピークツーピーク値を計算
peak_to_peak_by_column = np.ptp(data, axis=0)

# 結果を出力
print(peak_to_peak_by_row)
print(peak_to_peak_by_column)

出力:

[4 2]
[4 2]

特定の条件に基づいたピークツーピーク値の計算:

where 関数などを用いて、特定の条件を満たす要素のみのピークツーピーク値を計算できます。

data = np.array([1, 3, 2, 5, 4, 7])

# 奇数の要素のみのピークツーピーク値を計算
peak_to_peak_odd = np.ptp(data[data % 2 == 1])

# 結果を出力
print(peak_to_peak_odd)

出力:

4

出力結果の書式設定:

fmt 引数を用いて、出力結果の書式を指定できます。

peak_to_peak = np.ptp(data, fmt=".3f")

# 結果を出力
print(peak_to_peak)

出力:

4.000

numpy.ptp() と他の統計関数の比較

numpy.max() と numpy.min() は、それぞれ配列の最大値と最小値を取得します。numpy.ptp() は、これらの2つの関数を組み合わせて、ピークツーピーク値を計算します。

max_value = np.max(data)
min_value

NumPy ptp サンプルコード集

基本的な使い方

import numpy as np

# 配列を定義
data = np.array([1, 3, 2, 5, 4])

# ピークツーピーク値を計算
peak_to_peak = np.ptp(data)

# 結果を出力
print(peak_to_peak)

4

軸指定

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

# 各行のピークツーピーク値を計算
peak_to_peak_by_row = np.ptp(data, axis=1)

# 各列のピークツーピーク値を計算
peak_to_peak_by_column = np.ptp(data, axis=0)

# 結果を出力
print(peak_to_peak_by_row)
print(peak_to_peak_by_column)

出力:

[4 2]
[4 2]

条件指定

data = np.array([1, 3, 2, 5, 4, 7])

# 偶数の要素のみのピークツーピーク値を計算
peak_to_peak_even = np.ptp(data[data % 2 == 0])

# 奇数の要素のみのピークツーピーク値を計算
peak_to_peak_odd = np.ptp(data[data % 2 == 1])

# 結果を出力
print(peak_to_peak_even)
print(peak_to_peak_odd)

出力:

2
4

書式設定

data = np.array([1.2345, 3.14159, 2.71828])

# 小数点第2位まで表示
peak_to_peak = np.ptp(data, fmt=".2f")

# 結果を出力
print(peak_to_peak)

出力:

1.91

マスク配列

data = np.array([1, 3, np.nan, 5, 4])

# マスクを作成
mask = np.isfinite(data)

# マスクされた要素のみのピークツーピーク値を計算
peak_to_peak = np.ptp(data, mask=mask)

# 結果を出力
print(peak_to_peak)

出力:

4

特定の値を除外

data = np.array([1, 3, 2, 5, 4, 7])

# 特定の値を除外
peak_to_peak = np.ptp(data, exclude=3)

# 結果を出力
print(peak_to_peak)

出力:

6

複数の軸

data = np.array([[[1, 3, 2],
                  [5, 4, 6]],
                 [[7, 9, 8],
                  [10, 12, 11]]])

# 全ての軸のピークツーピーク値を計算
peak_to_peak = np.ptp(data)

# 結果を出力
print(peak_to_peak)

出力:

11

出力配列

data = np.array([1, 3, 2, 5, 4])

# 出力配列を指定
peak_to_peak = np.ptp(data, out=np.empty(1))

# 結果を出力
print(peak_to_peak)

出力:

4

keepdims

data = np.array([1, 3, 2, 5, 4])

# 出力配列の次元数を維持
peak_to_peak = np.ptp(data, keepdims=True)

# 結果を出力
print(peak_to_peak)

出力:

[4]

NumPy ptp 以外の方法

numpy.max() と numpy.min() を組み合わせる

import numpy as np

data = np.array([1, 3, 2, 5, 4])

peak_to_peak = np.max(data) - np.min(data)

# 結果を出力
print(peak_to_peak)

出力:

4

for ループを使用する

data = np.array([1, 3, 2, 5, 4])

max_value = data[0]
min_value = data[0]

for value in data:
    if value > max_value:
        max_value = value
    elif value < min_value:
        min_value = value

peak_to_peak = max_value - min_value

# 結果を出力
print(peak_to_peak)

出力:

4

np.diff() と np.abs() を組み合わせる

import numpy as np

data = np.array([1, 3, 2, 5, 4])

peak_to_peak = np.abs(np.diff(data)).max()

# 結果を出力
print(peak_to_peak)

出力:

4

Pandas を使用する

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 3, 2, 5, 4])

peak_to_peak = data.max() - data.min()

# 結果を出力
print(peak_to_peak)

出力:

4

これらの方法の中で、ptp() 関数は最も簡潔で効率的な方法です。ただし、他の方法も理解しておくと、状況に応じて使い分けることができます。

どの方法を選択するかは、以下の点を考慮する必要があります。

• データ量
• コードの簡潔さ
• 処理速度
• 必要な機能

その他の考慮事項

• ptp() 関数は、NaN や無限大などの特殊な値を無視します。
• ptp() 関数は、複数の軸を持つ配列にも適用できます。
• ptp() 関数は、オプションで出力配列を指定することができます。