はじめに
この実験では、Python の numpy.ptp() 関数について学びます。「ptp」は「ピークツーピーク (peak to peak)」を意味します。この関数は、軸に沿った値の範囲を返すために使用されます。この範囲は range = maximum_value - minimum_value を使用して計算できます。
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。
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NumPy ライブラリのインポート
次のコードを使用して NumPy ライブラリをインポートする必要があります。
import numpy as np
関数の実装
numpy.ptp() 関数を使用して、軸に沿った配列の範囲を計算します。この関数の構文は次のとおりです。
numpy.ptp(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>)
パラメータ
この関数は次のパラメータを受け付けます。
- a: 入力配列を示します。
- axis: 範囲値を求めたい軸を示します。既定では、入力配列は平坦化されます (つまり、すべての軸で動作します)。
- out: この関数の結果または出力を格納したい代替配列を示すために使用されるオプションのパラメータです。配列は期待される出力と同じ次元を持たなければなりません。
返される値
この関数は、配列の範囲を返します (軸が None の場合、スカラー値を返します) または指定された軸に沿った値の範囲を持つ配列を返します。
例 1
このステップでは、最後の要素が NaN である 1 次元配列を使って結果を確認します。次のコードを使用してください。
input_arr = [1, 10, 7, 20, 11, np.nan]
print("The Input array is : ")
print(input_arr)
print("The Range of input array is : ")
print(np.ptp(input_arr))
配列に NaN が値の 1 つとして含まれている場合、その範囲も NaN になります。
例 2
このステップでは、関数のさまざまなパラメータを使用します。次のコードを使用してください。
inp = [[15, 18, 16, 63, 44], [19, 4, 29, 5, 20], [24, 4, 54, 6, 4,]]
print("\nThe Input array is:")
print(inp)
## 平坦化された配列の範囲は次のように計算されます。
print("\nThe Range of the array when the axis = None : ")
print(np.ptp(inp))
## 軸 = 0 の場合の配列の範囲（軸 = 0 は垂直方向を意味します）
print("The Range of the array when the axis = 0 : ")
print(np.ptp(inp, axis=0))
## 軸 = 1 の場合の配列の範囲（軸 = 1 は水平方向を意味します）
print("The Range of the array when the axis = 1: ")
print(np.ptp(inp, axis=1))
出力
出力は、numpy.ptp() 関数が軸に沿った配列の範囲を返すことを示す必要があります。
まとめ
この実験では、Python の numpy.ptp() 関数について学びました。また、その構文、パラメータ、および返される値についても学びました。さらに、この関数のさまざまな例を使って、もっと深く理解することができました。numpy.ptp() 関数は、NumPy ライブラリにおける統計演算に不可欠なツールです。