要素に対するスカラー演算
配列の要素に対するスカラー演算は、それぞれの要素に作用。
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
v = np.array([1, 2, 3]) print(v + 1) print(v - 1) print(v * 2) print(v / 2) # [2 3 4] # [0 1 2] # [2 4 6] # [0.5 1. 1.5] |
二次元配列も同じ。
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
m = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(m1 + 1) print(m1 - 1) print(m1 * 2) print(m1 / 2) # [[2 3 4] # [5 6 7]] # [[0 1 2] # [3 4 5]] # [[ 2 4 6] # [ 8 10 12]] # [[0.5 1. 1.5] # [2. 2.5 3. ]] |
なお、配列が後ろに来ても要素ごとに演算。
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1 2 3 4 5 6 |
v = np.array([1, 2, 3]) print(1 - v) print(2 / v) # [ 0 -1 -2] # [2. 1. 0.66666667] |
要素ごとの演算
同じ形状の配列同士の演算は、それぞれの要素ごとの演算。
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v1 = np.array([1, 2, 3]) v2 = np.array([4, 5, 6]) print(v2 + v1) print(v2 - v1) print(v2 * v1) print(v2 / v1) # [5 7 9] # [3 3 3] # [ 4 10 18] # [4. 2.5 2. ] |
要素ごとの比較
配列同士の比較は、要素ごとの比較結果の配列。
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v1 = np.array([0, 1, 2, 3]) v2 = np.array([0, 2, 2, 0]) print(v1 == v2) print(v1 > v2) # [ True False True False] # [False False False True] |
関数演算
numpyの関数の引数が配列の場合、要素ごとの演算結果となる。
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v = np.array([1, 2, 3]) print(np.sqrt(v)) print(np.log(v)) # [1. 1.41421356 1.73205081] # [0. 0.69314718 1.09861229] |