PythonとJavaScriptではじめるデータビジュアライゼーション

173

7.2　配列関数の作成

ルーチンの総合リストは公式の

NumPy

サイト（

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/

routines.math.html

）にあります。

例

7-2

 

NumPy

配列数学関数

#

三角関数

pi = np.pi

a = np.array([pi, pi/2, pi/4, pi/6])

np.degrees(a) #

ラジアンから度数に変換

#

出力：

array([ 180., 90., 45., 30.,])

sin_a = np.sin(a)

#

出力：

array([ 1.22464680e-16, 1.00000000e+00, #

❶

7.07106781e-01, 5.00000000e-01])

#

四捨五入

np.round(sin_a, 7) #

小数点第

7

位に四捨五入

#

出力：

array([ 0., 1., 0.7071068, 0.5 ])

#

和、積、差

a = np.arange(8).reshape((2,4))

# array([[0, 1, 2, 3],

# [4, 5, 6, 7]])

np.cumsum(a, axis=1) #

第

2

軸に沿った累積和

# array([[ 0, 1, 3, 6],

# [ 4, 9, 15, 22]])

np.cumsum(a) #

軸引数なしで配列を平坦化する

# array([ 0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28])

❶

sin(pi)

の浮動小数点四捨五入誤差に注意。 ...