引数 | 設定 | デフォルト | 説明 |
---|---|---|---|
x | 必須 | - | スカラーまたは配列を指定します。 |
axis | 省略可 | None | 合計計算する方向を指定します。 |
dtype | 省略可 | None | 出力する型を指定します。 |
>>> a array([[1, 2], [3, 4]]) #すべての要素の合計 >>> np.sum(a) >>> a.sum() 10 #同じ結果 #縦方向の合計 >>> np.sum(a,axis=0) >>> a.sum(0) array([4, 6]) #同じ結果
引数 | 設定 | デフォルト | 説明 |
---|---|---|---|
x | 必須 | - | スカラーまたは配列を指定します。 |
axis | 省略可 | None | 平均計算する方向を指定します。 |
dtype | 省略可 | None | 出力する型を指定します。 |
>>> x array([0.3, 0.5, 1.5, 1.8, 2.5]) >>> y array([0.01, 0.05, 0.08]) #四捨五入(.5は偶数に丸める) >>> np.round(x) array([0., 0., 2., 2., 2.]) #または >>> x.round() array([0., 0., 2., 2., 2.]) #小数点の位置を指定した四捨五入(.5は偶数に丸める) >>> np.round(y,1) array([0. , 0. , 0.1]) #または >>> y.round(1) array([0. , 0. , 0.1])
引数 | 設定 | デフォルト | 説明 |
---|---|---|---|
x | 必須 | - | スカラーまたは配列を指定します。 |
axis | 省略可 | None | 合計計算する方向を指定します。 |
weights | 省略可 | None | データの重みを表す配列を指定します。 |
>>> x array([0.3, 0.5, 1.5, 1.8, 2.5]) >>> y array([10. , 10. , 1. , 1. , 0.5]) #平均 >>> np.average(x) >>> x.mean() 1.3199999999999998 #同じ結果 #重みを考慮した平均 >>> np.average(x,weights=y) 0.5577777777777778
引数 | 設定 | デフォルト | 説明 |
---|---|---|---|
x | 必須 | - | 配列を指定します。 |
axis | 省略可 | None | 標準偏差計算する方向を指定します。 |
dtype | 省略可 | None | データ出力する型を指定します。 |
ddof | 省略可 | 0 | 自由度を設定します(N-ddof:母集団なら0、サンプル集団なら1)。 |
>>> x array([0.3, 0.5, 1.5, 1.8, 2.5]) #標準偏差(母集団) >>> np.std(x) >>> x.std() 0.8207313811473276 #サンプル集団の場合 >>> np.std(x,ddof=1) >>> x.std(ddof=1) 0.9176055797563569
引数 | 設定 | デフォルト | 説明 |
---|---|---|---|
x | 必須 | - | スカラーまたは配列を指定します。 |
axis | 省略可 | None | 標準偏差計算する方向を指定します。 |
dtype | 省略可 | None | データ出力する型を指定します。 |
>>> a array([[1, 2], [3, 4]]) #すべての要素の最大 >>> np.max(a) >>> a.max() 4 #同じ結果 #列ごとの最大値を取得 >>> np.max(a,axis=0) >>> a.max(0) array([3, 4])) #同じ結果
引数 | 設定 | デフォルト | 説明 |
---|---|---|---|
x | 必須 | - | スカラーまたは配列を指定します。 |
axis | 省略可 | None | 標準偏差計算する方向を指定します。 |
>>> a array([[1, 2], [3, 4]]) #すべての要素の中央値 >>> np.median(a) 2.5 #縦方向ごとの中央値 >>> np.median(a, axis=0) array([2., 3.])
引数 | 設定 | デフォルト | 説明 |
---|---|---|---|
x | 必須 | - | ソートする配列を指定します。 |
axis | 省略可 | -1 | ソートする方向を指定します。 |
>>> x array([1, 2, 3, 3, 4, 5, 6]) #ソート >>> np.sort(x) array([1, 2, 3, 3, 4, 5, 6]) >>> r array([[2, 4, 4, 6, 0], [6, 0, 7, 4, 2], [1, 7, 1, 9, 8], [5, 9, 7, 9, 1]]) #軸方向を指定せずソート(軸方向は-1なのでaxis=1 → 横方向にソート) >>> np.sort(r) array([[0, 2, 4, 4, 6], [0, 2, 4, 6, 7], [1, 1, 7, 8, 9], [1, 5, 7, 9, 9]]) #axis=0でソート(縦方向にソート) >>> np.sort(r,axis=0) array([[1, 0, 1, 4, 0], [2, 4, 4, 6, 1], [5, 7, 7, 9, 2], [6, 9, 7, 9, 8]]) #axis=Noneでソート(すべての要素でソート) >>> np.sort(r, axis=None) array([0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 4, 4, 4, 5, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 9, 9, 9])
>>> p array([[2, 4, 4, 6, 0], [6, 0, 7, 4, 2], [1, 7, 1, 9, 8], [5, 9, 7, 9, 1]]) #ソート >>> p.sort() >>> p #pはソートした結果で上書きされている array([[0, 2, 4, 4, 6], [0, 2, 4, 6, 7], [1, 1, 7, 8, 9], [1, 5, 7, 9, 9]])
引数 | 設定 | デフォルト | 説明 |
---|---|---|---|
x | 必須 | - | ソートする配列を指定します。 |
axis | 省略可 | -1 | ソートする方向を指定します。 |
>>> r array([[2, 4, 4, 6, 0], [6, 0, 7, 4, 2], [1, 7, 1, 9, 8], [5, 9, 7, 9, 1]]) #ソートした要素のインデックス >>> np.argsort(r) array([[4, 0, 1, 2, 3], [1, 4, 3, 0, 2], [0, 2, 1, 4, 3], [4, 0, 2, 1, 3]], dtype=int64) >>> np.argsort(r, axis=None) array([ 6, 4, 19, 12, 10, 0, 9, 8, 2, 1, 15, 3, 5, 7, 11, 17, 14, 18, 13, 16], dtype=int64)
引数 | 設定 | デフォルト | 説明 |
---|---|---|---|
x | 必須 | - | ソートする配列を指定します。 |
kth | 必須 | - | 小さい順に取得する要素の順位を、整数または配列で指定します。 |
axis | 省略可 | -1 | ソートする方向を指定します。 |
>>> x array([6, 0, 7, 4, 2]) #配列の中から小さいもの2つを左側に、残り3つを右側に配置 >>> np.partition(x,2) array([0, 2, 4, 7, 6]) #配列の中から小さいもの3つを左側に、残り2つを右側に配置 >>> np.partition(x,3) array([4, 2, 0, 6, 7]) #配列の中から小さいもの2つを左に、次に小さいもの2つ(2+2=4)をその右隣に、残り1つを右側に配置 >>> np.partition(x,[2,4]) array([0, 2, 4, 6, 7]) >>> r array([[2, 4, 4, 6, 0], [6, 0, 7, 4, 2], [1, 7, 1, 9, 8], [5, 9, 7, 9, 1]]) #軸方向を指定せずソート(軸方向は-1なのでaxis=1 → 横方向にソート) >>> np.partition(r,2) array([[0, 2, 4, 6, 4], [0, 2, 4, 7, 6], [1, 1, 7, 9, 8], [1, 5, 7, 9, 9]]) #axis=1を指定 → 横方向に部分ソート(上と同じ) >>> np.partition(r,2,axis=1) array([[0, 2, 4, 6, 4], [0, 2, 4, 7, 6], [1, 1, 7, 9, 8], [1, 5, 7, 9, 9]]) #要素全体から小さい2つの値を右側に配置 >>> np.partition(r,2,axis=None) array([0, 0, 1, 6, 2, 6, 4, 7, 4, 2, 4, 7, 1, 9, 8, 5, 9, 7, 9, 1])
引数 | 設定 | デフォルト | 説明 |
---|---|---|---|
x | 必須 | - | ソートする配列を指定します。 |
kth | 必須 | - | 小さい順に取得する要素の順位を、整数または配列で指定します。 |
axis | 省略可 | -1 | ソートする方向を指定します。 |
>>> x array([6, 0, 7, 4, 2]) #配列の中から小さいもの2つのインデックスを左側に、残り3つを右側に配置 >>> np.argpartition(x,2) array([1, 4, 3, 2, 0], dtype=int64) #配列の中から小さいもの2つのインデックスを左に、次に小さいもの2つ(2+2=4)をその右隣に、残り1つを右側に配置 >>> np.argpartition(x,[2,4]) array([1, 4, 3, 0, 2], dtype=int64) >>> r array([[2, 4, 4, 6, 0], [6, 0, 7, 4, 2], [1, 7, 1, 9, 8], [5, 9, 7, 9, 1]]) #軸方向を指定せずソート(軸方向は-1なのでaxis=1 → 横方向にソート) >>> np.argpartition(r,2) array([[4, 0, 2, 3, 1], [1, 4, 3, 2, 0], [0, 2, 1, 3, 4], [4, 0, 2, 3, 1]], dtype=int64) #要素全体から小さい5つの値のインデックスを右側に配置 >>> np.argpartition(r,5,axis=None) array([ 6, 19, 12, 10, 4, 0, 5, 7, 8, 1, 3, 11, 2, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 9], dtype=int64)