Numpy の切り上げ関数

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はじめに

この実験では、Numpy ライブラリの numpy.ceil() 関数の使い方を学びます。numpy.ceil() 関数は、配列の要素の 切り上げ値 を返すために使用されます。任意の スカラー値 x の切り上げ値は、i >= x となるような最小の 整数 i です。もっと簡単に言えば、最も近い大きい整数値が切り上げ値です。

VM のヒント

VM の起動が完了したら、左上隅をクリックして ノートブック タブに切り替えて、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。

時々、Jupyter Notebook が読み込み終わるまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。

学習中に問題に遭遇した場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。

Numpy ライブラリをインポートする

numpy.ceil() 関数を使用する前に、Numpy ライブラリをインポートする必要があります。次のコード スニペットを使用して numpy をインポートします。

import numpy as np

正の値の例

この例では、正の値を持つ配列を作成し、それに numpy.ceil() 関数を適用します。

a = [1.90,2.3,0.6788]
y = np.ceil(a)
print("the output after applying ceil() is:")
print(y)

出力:

the output after applying ceil() is:
[2. 3. 1.]

負の値の例

この例では、負の値を持つ配列を作成し、それに numpy.ceil() 関数を適用します。負の数の切り上げ値を求める際、たとえば -1.9 の場合、より大きい整数は -2 ではなく -1 になることに注意してください。

a = [-1.90,-2.3,-0.6788,12.34]
y = np.ceil(a)
print("the output after applying ceil() is:")
print(y)

出力:

the output after applying ceil() is:
[-1. -2. -0. 13.]

大きな配列の例

この例では、大きな配列を作成し、それに numpy.ceil() 関数を適用します。

a = np.random.rand(10)*10
y = np.ceil(a)
print("Original Array: ")
print(a)
print("the output after applying ceil() is:")
print(y)

出力:

Original Array:
[3.28429956 5.4691611  2.30726608 9.89976363 9.89927599 7.34843176
 2.20207494 5.91541854 2.93295467 2.26747722]
the output after applying ceil() is:
[ 4.  6.  3. 10. 10.  8.  3.  6.  3.  3.]

浮動小数点数でない配列の例

この例では、浮動小数点数でない配列を作成し、それに numpy.ceil() 関数を適用します。

a = [1, 2, 3, 4, 5]
y = np.ceil(a)
print("the output after applying ceil() is:")
print(y)

出力:

the output after applying ceil() is:
[1. 2. 3. 4. 5.]

まとめ

この実験では、Numpyライブラリの numpy.ceil() 関数の使い方を学びました。この関数の構文、パラメータ、および返される値について説明し、この関数の使い方を理解するのに役立ついくつかの実用的な例も紹介しました。numpy.ceil() 関数は、入力配列の値以上の最小の整数を見つけるために使用できます。