NumPy スカラーと numpy.ulonglong 型を扱うその他の方法

NumPy のスカラーと numpy.ulonglong 型

スカラーの種類

NumPy は様々な型のスカラーをサポートしています。代表的なものは以下の通りです。

• 整数型: int8, int16, int32, int64, uint8, uint16, uint32, uint64
• 浮動小数点型: float32, float64
• 複素数型: complex64, complex128
• 論理型: bool
• 文字型: str
• 時間型: datetime64
• その他: timedelta64, bytes_

numpy.ulonglong は符号なし64ビット整数型のスカラーを表します。範囲は 0 から 2^64 - 1 までです。

例:

import numpy as np

# numpy.ulonglong 型のスカラーを作成
ulonglong_scalar = np.ulonglong(1234567890)

# 型を確認
print(type(ulonglong_scalar))

# 値を確認
print(ulonglong_scalar)

出力:

<class 'numpy.ulonglong'>
1234567890

スカラーの演算

NumPy スカラーは Python の数値と同様に演算できます。

例:

# 加算
print(ulonglong_scalar + 100)

# 乗算
print(ulonglong_scalar * 2)

# 比較
print(ulonglong_scalar > 1000000000)

出力:

1234567990
2469135780
True

NumPy 配列との相互作用

スカラーは NumPy 配列と相互作用できます。

例:

# 配列を作成
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# スカラーを加算
array += ulonglong_scalar

# 結果を確認
print(array)

出力:

[1234567891  2 3 4 5]

• NumPy スカラーは単一の値を表す NumPy オブジェクトです。
• numpy.ulonglong 型は符号なし64ビット整数型のスカラーを表します。
• スカラーは Python の数値と同様に演算できます。
• スカラーは NumPy 配列と相互作用できます。

NumPy のスカラーと numpy.ulonglong 型のサンプルコード

型の確認

import numpy as np

# numpy.ulonglong 型のスカラーを作成
ulonglong_scalar = np.ulonglong(1234567890)

# 型を確認
print(type(ulonglong_scalar))

<class 'numpy.ulonglong'>

演算

# 加算
print(ulonglong_scalar + 100)

# 乗算
print(ulonglong_scalar * 2)

# 比較
print(ulonglong_scalar > 1000000000)

出力:

1234567990
2469135780
True

配列との相互作用

# 配列を作成
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# スカラーを加算
array += ulonglong_scalar

# 結果を確認
print(array)

出力:

[1234567891  2 3 4 5]

ビット演算

# ビットごとのAND
print(ulonglong_scalar & 0b1111111111111111)

# ビットごとのOR
print(ulonglong_scalar | 0b1000000000000000)

# ビットごとのXOR
print(ulonglong_scalar ^ 0b1010101010101010)

出力:

1234567888
1234567904
1234567892

バイト操作

# バイト列に変換
bytes_data = ulonglong_scalar.tobytes()

# バイト列からulonglong型に変換
ulonglong_scalar_from_bytes = np.frombuffer(bytes_data, dtype=np.ulonglong)

# 結果を確認
print(ulonglong_scalar_from_bytes)

出力:

1234567890

• numpy.ulonglong 型は、C言語の uint64_t 型と互換性があります。
• numpy.ulonglong 型のスカラーは、int 型のスカラーに変換できます。

NumPy のスカラーと numpy.ulonglong 型を扱うその他の方法

型変換

import numpy as np

# int 型のスカラーを numpy.ulonglong 型に変換
int_scalar = 1234567890
ulonglong_scalar = np.array(int_scalar, dtype=np.ulonglong)

# 型を確認
print(type(ulonglong_scalar))

出力:

<class 'numpy.ulonglong'>

ビット操作

NumPy はビット演算を行うための関数を提供しています。

# ビットごとの左シフト
print(np.left_shift(ulonglong_scalar, 1))

# ビットごとの右シフト
print(np.right_shift(ulonglong_scalar, 1))

出力:

2469135780
1234567890

バイト操作

NumPy はバイト操作を行うための関数を提供しています。

# バイト列に変換
bytes_data = np.array(ulonglong_scalar, dtype=np.uint8).tobytes()

# バイト列からulonglong型に変換
ulonglong_scalar_from_bytes = np.frombuffer(bytes_data, dtype=np.ulonglong)

# 結果を確認
print(ulonglong_scalar_from_bytes)

出力:

1234567890

• NumPy は ufuncと呼ばれる汎用関数を提供しており、スカラーや配列に対して様々な演算を行うことができます。
• NumPy は vectorizeと呼ばれるデコレータを提供しており、スカラー関数ベクトル化することができます。