NumPy-算術演算

add（）、subtract（）、multiply（）、divide（）などの算術演算を実行するための入力配列は、同じ形状であるか、配列のブロードキャストルールに準拠する必要があります。

例

import numpy as np
a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshape(3,3)

print 'First array:'
print a
print '\n'

print 'Second array:'
b = np.array([10,10,10])
print b
print '\n'

print 'Add the two arrays:'
print np.add(a,b)
print '\n'

print 'Subtract the two arrays:'
print np.subtract(a,b)
print '\n'

print 'Multiply the two arrays:'
print np.multiply(a,b)
print '\n'

print 'Divide the two arrays:'
print np.divide(a,b)

それは次の出力を生成します-

First array:
[[Second array:
[10 10 10]

Add the two arrays:
[[Subtract the two arrays:
[[Multiply the two arrays:
[[Divide the two arrays:
[[Let us now discuss some of the other important arithmetic functions available in NumPy.

=== numpy.reciprocal()

This function returns the reciprocal of argument, element-wise. For elements with absolute values larger than 1, the result is always 0 because of the way in which Python handles integer division. For integer 0, an overflow warning is issued.

==== Example

[source,prettyprint,notranslate]

numpyをnp a = np.array（[0.25、1.33、1、0、100]）としてインポート

print 'Our array is：' print a '\ n'

print '逆関数を適用した後：' print np.reciprocal（a）print '\ n'

b = np.array（[100]、dtype = int）print '2番目の配列は：' print b print '\ n'

print '相反関数を適用した後：' print np.reciprocal（b）

It will produce the following output −

[source,result,notranslate]

配列は次のとおりです。 [ 0.25 1.33 1. 0. 100. ]

相互関数を適用した後：main.py:9：RuntimeWarning：相互印刷でゼロ除算が発生しましたnp.reciprocal（a） [ 4. 0.7518797 1. inf 0.01 ]

2番目の配列は次のとおりです。

相互関数を適用した後：

=== numpy.power()

This function treats elements in the first input array as base and returns it raised to the power of the corresponding element in the second input array.

[source,prettyprint,notranslate]

numpyをnp a = np.array（[10,100,1000]）としてインポート

print 'Our array is：' print a '\ n'

print 'パワー関数の適用：' print np.power（a、2）print '\ n'

print '2番目の配列：' b = np.array（[1,2,3]）print b print '\ n'

print '電力関数の再適用：' print np.power（a、b）

It will produce the following output −

[source,result,notranslate]

配列は次のとおりです。 [ 10 100 1000]

べき関数の適用： [ 100 10000 1000000]

2番目の配列：

再び電源機能を適用する： [ 10 10000 1000000000]

=== numpy.mod()

This function returns the remainder of division of the corresponding elements in the input array. The function *numpy.remainder()* also produces the same result.

[source,prettyprint,notranslate]

numpyをnp a = np.array（[10,20,30]）b = np.array（[3,5,7]）としてインポート

印刷 '最初の配列：'印刷 '\ n'

print '2番目の配列：' print b print '\ n'

print 'mod（）関数の適用：' print np.mod（a、b）print '\ n'

print 'Applying remaining（）function：' print np.remainder（a、b）

It will produce the following output −

[source,result,notranslate]

最初の配列：

2番目の配列：

mod（）関数の適用：

remaining（）関数の適用：

The following functions are used to perform operations on array with complex numbers.

* *numpy.real()* − returns the real part of the complex data type argument.
* *numpy.imag()* − returns the imaginary part of the complex data type argument.
* *numpy.conj()* − returns the complex conjugate, which is obtained by changing the sign of the imaginary part.
* *numpy.angle()* − returns the angle of the complex argument. The function has degree parameter. If true, the angle in the degree is returned, otherwise the angle is in radians.

[source,prettyprint,notranslate]

numpyをnp a = np.array（[-5.6j、0.2j、11。、1 + 1j]）

print 'Our array is：' print a '\ n'

print 'real（）関数の適用：' print np.real（a）print '\ n'

print 'imag（）関数の適用：' print np.imag（a）print '\ n'

print 'conj（）関数の適用：' print np.conj（a）print '\ n'

print 'applying angle（）function：' print np.angle（a）print '\ n'

print '再度angle（）関数を適用（度で結果）' print np.angle（a、deg = True）

It will produce the following output −

[source,result,notranslate]

配列は次のとおりです。 [ 0.-5.6j 0.+0.2j 11.+0.j 1.+1.j ]

real（）関数の適用： [ 0. 0. 11. 1.]

imag（）関数の適用： [-5.6 0.2 0. 1. ]

conj（）関数の適用： [ 0.+5.6j 0.-0.2j 11.-0.j 1.-1.j ]

angle（）関数の適用： [-1.57079633 1.57079633 0. 0.78539816]

angle（）関数を再度適用します（度で結果） [-90. 90. 0. 45.]

Numpy-arithmetic-operations

NumPy-算術演算

例