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。
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