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。