Pythonによるデータ分析(その08/X) - 「大人の教養・知識・気付き」を伸ばすブログ

　仕事上、早々に $\mathrm{Python}$ を使えるようにしないといけないため、

を基に学んでいく。

　 $\mathrm{NumPy}$ は" $\mathrm{Numerical\ Python}$ "の意味で $\mathrm{Python}$ での数値計算におけるもっとも重要な基本パッケージの1つである。

　ユニバーサル関数( $\mathrm{ufunc}$ )は、 $\mathrm{ndarray}$ を対象として要素ごとの捜査結果を戻す関数である。たとえば $\mathrm{sqrt}$ (平方根)や $\mathrm{exp}$ (指数)がある。

import numpy as np
arr = np.arange(10)

print(arr)

arr_sq = np.sqrt(arr)
print(arr_sq)

arr_exp = np.exp(arr)
print(arr_exp)

　引数を2つ取るような $\mathrm{ufunc}$ は二項ユニバーサル関数と呼ばれ、これらは引数の対応する各成分ペアに関数を適用する。

import numpy as np

x = np.random.randn(8)
y = np.random.randn(8)


print(np.maximum(x,y))

関数	説明
$\mathrm{abs},\mathrm{fabs}$	各要素の整数、小数、複素数の絶対値を計算する。 $\mathrm{fabs}$ はより高速だが、対象は整数と小数に限定される。
$\mathrm{sqrt}$	各要素の平方根を計算する。
$\mathrm{square}$	各要素の二乗を計算する。
$\mathrm{exp}$	自然対数の低のべき乗を返す。
$\mathrm{log},\mathrm{log10},\mathrm{log2},\mathrm{log1p}$	対数を返す。 $\mathrm{log1p}$ は各要素に $1$ を加えた数を真数として自然対数を返す。
$\mathrm{sign}$	各要素の符号を返す。
$\mathrm{ceil}$	各要素の切り上げを計算する。
$\mathrm{floor}$	各要素の切り捨てを計算する。
$\mathrm{rint}$	各要素の丸目値を計算
$\mathrm{modf}$	整数部分と小数部分に分割する。
$\mathrm{isnan}$	要素ごとにNaNかを判定する。
$\mathrm{isfinite},\mathrm{isinf}$	要素ごとに有限か、要素ごとに無限かを計算する。
$\mathrm{cos},\mathrm{cosh},\mathrm{sin},\mathrm{sinh},\mathrm{tan},\mathrm{tanh}$	三角関数を返す。
$\mathrm{arccos},\mathrm{arccosh},\mathrm{arcsin},$ $\mathrm{arcsinh},\mathrm{arctan},\mathrm{arctanh}$	逆三角関数を返す
$\mathrm{logical}$ _ $\mathrm{not}$	全要素の論理否定を返す。