Python での除算： NumPy の真の除算関数「numpy.true_divide()」とその他の選択肢

構文

numpy.true_divide(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj])

引数

• subok: サブクラスが許容されるかどうかを制御するブール値。デフォルトは True です。
• dtype: 結果のデータ型を指定するオプションのデータ型。
• order: ブロードキャストルールを制御する文字列。デフォルトは 'K' です。
• casting: 結果のデータ型を決定する方法を制御する文字列。デフォルトは 'same_kind' です。
• where: True の要素のみを計算するブール型配列または関数。デフォルトは True です。
• out: 結果を格納するオプションの配列。指定されない場合、新しい配列が作成されます。
• /: 位置専用マーカー。引数とキーワード引数を区切るために使用されます。
• x2: 除数となる配列
• x1: 除算される配列

戻り値

真の除算の結果を返す配列。

import numpy as np

# 整数配列の除算
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([2, 2, 2, 2, 2])

result = np.true_divide(a, b)
print(result)  # 出力: [0.5 1.  1.5 2.  2.5]

# 浮動小数点配列の除算
c = np.array([1.5, 2.3, 4.7, 5.1])
d = np.array([2.0, 3.0, 1.0, 0.5])

result = np.true_divide(c, d)
print(result)  # 出力: [0.75 0.76666667 4.7 10.2]

# 0 での除算
e = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
f = np.array([0, 2, 2, 2, 2])

result = np.true_divide(e, f)
print(result)  # 出力: [inf 1.  1.5 2.  2.5]

true_divide() 関数は、NumPy で配列の要素ごとの真の除算を実行するための便利な関数です。通常の Python の除算 (/) とは異なり、常に浮動小数点数を返し、0 で除算しようとした場合にエラーを発生させる代わりに NaN を返します。

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例 1：配列の要素ごとの真の除算

import numpy as np

# 整数配列の除算
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([2, 2, 2, 2, 2])

result = np.true_divide(a, b)
print(result)

このコードは、a と b の要素ごとの真の除算を行い、結果を result 配列に格納します。出力は以下のようになります。

[0.5 1.  1.5 2.  2.5]

例 2：0 での除算

import numpy as np

# 整数配列と 0 を含む配列の除算
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([0, 2, 2, 2, 2])

result = np.true_divide(a, b)
print(result)

このコードは、a と b の要素ごとの真の除算を行い、結果を result 配列に格納します。b 配列には 0 が含まれているため、result 配列の最初の要素は inf (無限大) になります。出力は以下のようになります。

[inf 1.  1.5 2.  2.5]

例 3：where オプションを使用して条件付き除算を実行する

import numpy as np

# 条件付き除算
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([2, 2, 2, 2, 2])

# 偶数のみを除算する
even_mask = a % 2 == 0
result = np.true_divide(a, b, where=even_mask)
print(result)

このコードは、where オプションを使用して、a と b の要素ごとの真の除算を条件付きで実行します。even_mask 配列は、a の各要素が偶数かどうかを示すブール型配列です。where オプションに even_mask を渡すことで、result 配列には偶数の要素のみの除算結果が格納されます。出力は以下のようになります。

[0.5 1.  1.5 2.  2.5]

import numpy as np

# 結果を既存の配列に格納
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([2, 2, 2, 2, 2])
c = np.zeros_like(a)

result = np.true_divide(a, b, out=c)
print(c)

このコードは、out オプションを使用して、true_divide() 関数の結果を既存の配列 c に格納します。出力は以下のようになります。

[0.5 1.  1.5 2.  2.5]

この例は、out オプションを使用して、メモリー使用量を節約する方法を示しています。

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np.divide() 関数

np.divide() 関数は、true_divide() 関数とほぼ同じ動作をします。唯一の違いは、np.divide() は Python 2 と 3 の両方で動作するのに対し、true_divide() は Python 3 のみで動作するということです。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([2, 2, 2, 2, 2])

result = np.divide(a, b)
print(result)  # 出力: [0.5 1.  1.5 2.  2.5]

手動による除算と型変換

true_divide() 関数を使用せずに、手動で除算して型変換することもできます。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([2, 2, 2, 2, 2])

result = a / b
result = result.astype(np.float64)  # 結果を float64 型に変換
print(result)  # 出力: [0.5 1.  1.5 2.  2.5]

この方法は、true_divide() 関数よりも柔軟性がありますが、コードが冗長になる可能性があります。

scipy や pandas などの他のライブラリには、true_divide() 関数に似た機能を提供する関数があります。これらの関数は、追加機能やオプションを提供する場合があります。

• pandas.Series.divide()：pandas Series オブジェクトの要素ごとの除算を実行します。
• scipy.special.trapmultilog(): 対数関数の積を計算します。これは、true_divide() 関数を使用して商を計算するのと同じように使用できます。

条件付き除算

0 で除算する可能性がある場合は、条件付き除算を使用してエラーを回避できます。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([2, 2, 0, 2, 2])

safe_result = np.where(b != 0, a / b, np.nan)
print(safe_result)  # 出力: [0.5 1.  nan 2.  2.5]

この方法は、true_divide() 関数よりも安全ですが、コードが冗長になる可能性があります。

最適な代替方法を選択

使用する代替方法は、状況によって異なります。以下の点を考慮する必要があります。

• コードの簡潔性: 一部の代替方法は、true_divide() 関数よりもコードが冗長になる可能性があります。
• 必要な機能: 一部の代替方法は、true_divide() 関数よりも追加機能やオプションを提供します。
• Python のバージョン: np.divide() 関数は Python 2 と 3 の両方で動作しますが、true_divide() 関数は Python 3 のみで動作します。