NumPy record.trace() 関数とは？

NumPy の Standard array subclasses における record.trace() の解説

Standard array subclasses とは

NumPy では、ndarray オブジェクト以外にも、record 型など、いくつかの種類の配列を扱うことができます。これらの配列は "Standard array subclasses" と呼ばれ、それぞれ異なる特性を持っています。

record 型配列は、構造体のようなデータ構造を持つ配列です。各要素は、複数の属性を持つレコードとして表現されます。

record.trace() は、record 型配列の対角要素の合計を計算します。対角要素とは、行と列のインデックスが一致する要素のことです。

record.trace() は、以下の形式で呼び出すことができます。

record.trace(axis1=None, axis2=None, dtype=None, out=None)

• axis1: 対角要素の合計を計算する軸を指定します。デフォルトは None で、全ての軸の対角要素の合計を計算します。
• axis2: axis1 と共に、対角要素の合計を計算する軸を指定します。デフォルトは None で、axis1 と同じ軸を使用します。
• dtype: 結果のデータ型を指定します。デフォルトは None で、入力配列のデータ型と同じになります。
• out: 結果を格納する配列を指定します。デフォルトは None で、新しい配列が作成されます。

record.trace() の例

以下の例では、record 型配列の対角要素の合計を計算しています。

import numpy as np

# 構造体型の定義
record_type = np.dtype([('x', int), ('y', float)])

# 配列の作成
data = np.array([(1, 2.5), (3, 4.5)], dtype=record_type)

# 対角要素の合計を計算
trace = data.trace()

# 結果の出力
print(trace)

この例では、trace は 7.0 になります。

まとめ

record.trace() は、record 型配列の対角要素の合計を計算する便利な関数です。Standard array subclasses を扱う際には、ぜひ活用してみてください。

補足

• record.trace() は、NumPy 1.17 以降で使用できます。

NumPy record.trace() のサンプルコード

複数の軸の対角要素の合計を計算する

import numpy as np

# 構造体型の定義
record_type = np.dtype([('x', int), ('y', float), ('z', complex)])

# 配列の作成
data = np.array([(1, 2.5, 3j), (4, 5.5, 6j)], dtype=record_type)

# 軸1と軸2の対角要素の合計を計算
trace = data.trace(axis1=0, axis2=1)

# 結果の出力
print(trace)

結果のデータ型を指定する

import numpy as np

# 構造体型の定義
record_type = np.dtype([('x', int), ('y', float)])

# 配列の作成
data = np.array([(1, 2.5), (3, 4.5)], dtype=record_type)

# 結果のデータ型を float64 に指定
trace = data.trace(dtype=np.float64)

# 結果の出力
print(trace)

この例では、trace は 7.0 になります。

結果を格納する配列を指定する

import numpy as np

# 構造体型の定義
record_type = np.dtype([('x', int), ('y', float)])

# 配列の作成
data = np.array([(1, 2.5), (3, 4.5)], dtype=record_type)

# 結果を格納する配列
out = np.zeros((), dtype=np.float64)

# 結果を格納する配列を指定
data.trace(out=out)

# 結果の出力
print(out)

この例では、out は 7.0 になります。

その他

• record.trace() は、np.trace() と同様に、対角要素以外の要素も計算することができます。詳細は、NumPy の公式ドキュメントを参照してください。
• record.trace() は、record 型配列だけでなく、ndarray オブジェクトにも使用できます。

NumPy record.trace() の代替方法

ループを使用する

import numpy as np

# 構造体型の定義
record_type = np.dtype([('x', int), ('y', float)])

# 配列の作成
data = np.array([(1, 2.5), (3, 4.5)], dtype=record_type)

# 対角要素の合計を計算
trace = 0
for i in range(data.shape[0]):
    trace += data[i, i]

# 結果の出力
print(trace)

この例では、trace は 7.0 になります。

NumPy の einsum() 関数を使用する

import numpy as np

# 構造体型の定義
record_type = np.dtype([('x', int), ('y', float)])

# 配列の作成
data = np.array([(1, 2.5), (3, 4.5)], dtype=record_type)

# 対角要素の合計を計算
trace = np.einsum('ii', data)

# 結果の出力
print(trace)

この例では、trace は 7.0 になります。

NumPy の diagonal() 関数を使用する

import numpy as np

# 構造体型の定義
record_type = np.dtype([('x', int), ('y', float)])

# 配列の作成
data = np.array([(1, 2.5), (3, 4.5)], dtype=record_type)

# 対角要素の合計を計算
trace = np.diagonal(data).sum()

# 結果の出力
print(trace)

この例では、trace は 7.0 になります。

record.trace() は、record 型配列の対角要素の合計を計算する便利な関数ですが、ループ、einsum() 関数、diagonal() 関数など、他にもいくつかの方法があります。

• 速度が重要な場合は、einsum() 関数を使用するのが最良の方法です。
• 読みやすさを重視する場合は、ループを使用するのが良いでしょう。
• 柔軟性を重視する場合は、diagonal() 関数を使用するのが良いでしょう。