Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

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章 

NumPy

の基礎

演算子 等価なufunc

== np.equal

!= np.not_equal

< np.less

<= np.less_equal

> np.greater

>= np.greater_equal

算術演算の場合と同様に、これらは任意のサイズおよび形状を持つ配列で動作します。

2

次元の

例を示します。

In[12]: rng = np.random.RandomState(0)

x = rng.randint(10, size=(3, 4))

x

Out[12]: array([[5, 0, 3, 3],

[7, 9, 3, 5],

[2, 4, 7, 6]])

In[13]: x < 6

Out[13]: array([[ True, True, True, True],

[False, False, True,

True],

[ True, True, False, False]], dtype=bool)

いずれの場合も、結果はブール値配列であり、

NumPy

はこれらのブール値の結果を扱うための

簡単なパターンをいくつか提供します。

2.6.3

 ブール値配列の操作

ブール値配列を与えると実行できる便利な操作が多数あります。先に作成した

2

次元配列

x

を

使って例を示します。

In[14]: print(x)

[[5 0 3 3]

[7 9 3 5]

[2 4 7 6]]

2.6.3.1

 要素のカウント

ブール値配列の

True

エントリの数を数えるには、

np.count_nonzero

を使います。 ...