PythonのNumpy Log1p()メソッド

NumPyはPython言語のサードパーティライブラリであり、大規模な多次元配列と行列のサポートを追加し、これらの配列で実行する多くの高レベルの数学関数を伴います。

Numpy log()関数は、値x + 1の自然対数を取得するために使用されます。ここで、xは配列の要素、またはxはオブジェクトです。log1pは、exp(x)–1の逆です。 

np.log1p

Numpy log1p()は、ユーザーがx + 1の自然対数値を計算するのに役立つ数学関数です。ここで、xはすべての入力配列要素に属します。log1pは() の逆である1 - EXP(X)

np.log1p()関数は二つの引数受け入れ アレイ と アウト パラメータ、および戻り値指定された配列要素の要素のX + 1の自然対数の配列。

 

構文

numpy.log1p(array[, out] = ufunc ‘log1p’)

パラメーター

np.log1p()関数は、最大2つの主要な引数を取ることができます。

  1. array:これは、ログが計算される入力配列またはオブジェクトです。ただし、この関数は配列のすべての要素に1を追加します。
  2. out:これはオプションのフィールドです。結果が格納される位置。指定する場合は、入力が伝達する形式である必要があります。指定しない場合またはなしの場合は、新しく割り当てられたリストを返します。タプルは(唯一のキーワード引数として可能)出力の数と同じ長さを有していなければなりません。

戻り値

log1p()関数は、指定された配列要素の要素の値x +1の自然対数の配列を返します。

 

numpy.log()の動作を示すプログラム

次のコードを参照してください。

# Program to show the working of numpy.log

# Importing numpy
import numpy as np

# We will create an 1D array
arr = np.array([4, 14, 10, 63, 11, 4, 64])
# Printing the array
print("The array is: ", arr)
# Shape of the array
print("Shape of the array is : ", np.shape(arr))

# Calculating natural log of value arr[i]+1
out = np.log1p(arr)
print("Natural logarithm of the given array is ")
print(out)

出力

The array is:  [ 4 14 10 63 11  4 64]
Shape of the array is :  (7,)
Natural logarithm of the given array is
[1.60943791 2.7080502  2.39789527 4.15888308 2.48490665 1.60943791
 4.17438727]

説明

このプログラムでは、形状7の配列を宣言してから、その配列を出力しました。次に、numpy.log1p()を呼び出して、指定された配列の要素の値arr [i] +1の自然対数を計算しました。

log()のグラフィック表現

次のコードを参照してください。

# Program to show Graphical represntation

# Importing numpy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# We will create an 1D array
arr = np.array([40, 2.4, 0.14, 63, 1.2, 1, 4])
# Printing the array
print("The array is: ", arr)
# Shape of the array
print("Shape of the array is : ", np.shape(arr))

# Calculating natural log of value arr[i]+1
out = np.log1p(arr)
print("Natural logarithm of the given array is ")
print(out)

# Ploting of original array in Graph
# Color will be in Green
plt.plot(arr, arr, color='green', marker='x')

# Ploting of natural log array in Graph
# Color will be in blue
plt.plot(out, arr, color='blue', marker='o')

# Showing the Graphical represntation
plt.title("numpy.log1p()")
plt.xlabel("Natural Log Array")
plt.ylabel("Original Array")
plt.show()

出力

The array is:  [40.    2.4   0.14 63.    1.2   1.    4.  ]
Shape of the array is :  (7,)
Natural logarithm of the given array is
[3.71357207 1.22377543 0.13102826 4.15888308 0.78845736 0.69314718
 1.60943791]

Pythonのnplog1p()

説明

このプログラムでは、最初に形状7の配列を宣言し、次に配列要素がfloatデータ型である配列を出力しました。次に、numpy.log1p()を呼び出して、指定された配列の要素の自然対数を計算しました。

その後、グリーンラインの使用を示す2Dグラフに元の配列をプロットしました。自然対数を求めて得られたout配列をプロットしました。これは、青い線を使用して示しています。上記の画像で結果を確認できます。

numpy log1p()メソッドの例は以上です。

リンク: https://appdividend.com/2020/08/04/numpy-log1p-example-np-log1p-in-python/

#python 

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PythonのNumpy Log1p()メソッド

PythonのNumpy Log1p()メソッド

NumPyはPython言語のサードパーティライブラリであり、大規模な多次元配列と行列のサポートを追加し、これらの配列で実行する多くの高レベルの数学関数を伴います。

Numpy log()関数は、値x + 1の自然対数を取得するために使用されます。ここで、xは配列の要素、またはxはオブジェクトです。log1pは、exp(x)–1の逆です。 

np.log1p

Numpy log1p()は、ユーザーがx + 1の自然対数値を計算するのに役立つ数学関数です。ここで、xはすべての入力配列要素に属します。log1pは() の逆である1 - EXP(X)

np.log1p()関数は二つの引数受け入れ アレイ と アウト パラメータ、および戻り値指定された配列要素の要素のX + 1の自然対数の配列。

 

構文

numpy.log1p(array[, out] = ufunc ‘log1p’)

パラメーター

np.log1p()関数は、最大2つの主要な引数を取ることができます。

  1. array:これは、ログが計算される入力配列またはオブジェクトです。ただし、この関数は配列のすべての要素に1を追加します。
  2. out:これはオプションのフィールドです。結果が格納される位置。指定する場合は、入力が伝達する形式である必要があります。指定しない場合またはなしの場合は、新しく割り当てられたリストを返します。タプルは(唯一のキーワード引数として可能)出力の数と同じ長さを有していなければなりません。

戻り値

log1p()関数は、指定された配列要素の要素の値x +1の自然対数の配列を返します。

 

numpy.log()の動作を示すプログラム

次のコードを参照してください。

# Program to show the working of numpy.log

# Importing numpy
import numpy as np

# We will create an 1D array
arr = np.array([4, 14, 10, 63, 11, 4, 64])
# Printing the array
print("The array is: ", arr)
# Shape of the array
print("Shape of the array is : ", np.shape(arr))

# Calculating natural log of value arr[i]+1
out = np.log1p(arr)
print("Natural logarithm of the given array is ")
print(out)

出力

The array is:  [ 4 14 10 63 11  4 64]
Shape of the array is :  (7,)
Natural logarithm of the given array is
[1.60943791 2.7080502  2.39789527 4.15888308 2.48490665 1.60943791
 4.17438727]

説明

このプログラムでは、形状7の配列を宣言してから、その配列を出力しました。次に、numpy.log1p()を呼び出して、指定された配列の要素の値arr [i] +1の自然対数を計算しました。

log()のグラフィック表現

次のコードを参照してください。

# Program to show Graphical represntation

# Importing numpy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# We will create an 1D array
arr = np.array([40, 2.4, 0.14, 63, 1.2, 1, 4])
# Printing the array
print("The array is: ", arr)
# Shape of the array
print("Shape of the array is : ", np.shape(arr))

# Calculating natural log of value arr[i]+1
out = np.log1p(arr)
print("Natural logarithm of the given array is ")
print(out)

# Ploting of original array in Graph
# Color will be in Green
plt.plot(arr, arr, color='green', marker='x')

# Ploting of natural log array in Graph
# Color will be in blue
plt.plot(out, arr, color='blue', marker='o')

# Showing the Graphical represntation
plt.title("numpy.log1p()")
plt.xlabel("Natural Log Array")
plt.ylabel("Original Array")
plt.show()

出力

The array is:  [40.    2.4   0.14 63.    1.2   1.    4.  ]
Shape of the array is :  (7,)
Natural logarithm of the given array is
[3.71357207 1.22377543 0.13102826 4.15888308 0.78845736 0.69314718
 1.60943791]

Pythonのnplog1p()

説明

このプログラムでは、最初に形状7の配列を宣言し、次に配列要素がfloatデータ型である配列を出力しました。次に、numpy.log1p()を呼び出して、指定された配列の要素の自然対数を計算しました。

その後、グリーンラインの使用を示す2Dグラフに元の配列をプロットしました。自然対数を求めて得られたout配列をプロットしました。これは、青い線を使用して示しています。上記の画像で結果を確認できます。

numpy log1p()メソッドの例は以上です。

リンク: https://appdividend.com/2020/08/04/numpy-log1p-example-np-log1p-in-python/

#python 

宇野  和也

宇野 和也

1637936761

PythonのNumpy Where()関数とは

numpy where()メソッドを使用すると、条件を満たすNumpy配列ndarrayの要素を置き換えたり、指定された処理を実行したりできます。このチュートリアルでは、numpyインストールする必要があります。numpyのバージョンを確認することもできます。

np.where

np.where()メソッドは、条件に応じてxまたはyから選択された要素を返します。条件に基づいて要素を選択する場合は、np where()関数を使用します。where()関数は、引数として条件式を取り、新しいnumpy配列を返します。

構文

numpy.where(condition[, x, y])

パラメーター

condition:ブール値のNumpy配列を返す条件式。
x、y: 配列(オプション、つまり、両方が渡されるか渡されないかのいずれか)

  • すべての引数–>条件、xおよびyがnumpy.where()メソッドで指定されている場合、条件によって生成されたブール配列の値に応じて、xおよびyから選択された要素が返されます。3つの配列はすべて同じサイズである必要があります。
  • x&y引数が渡されず、条件引数のみが渡される場合、条件によって返されるbool numpy配列でTrueである要素のインデックスを含む配列のタプル(各軸に1つ)が返されます。

これは、条件が配列内の一部の要素に対してTrue返す場合、新しい配列はxから項目を選択するということです。

 

それ以外の場合、Falseの場合、yからのアイテムが取得されます。

これにより、最終的な出力配列は、条件= Trueの場合は常にxからのアイテム、条件= Falseの場合は常にyからのアイテムを含む配列になります。

 

ここ注意すべきことの1つは、xとyはオプションですが、xを指定する場合は、yも指定する必要があることに注意してくださいこの場合、出力配列の形状は入力配列と同じである必要があるため、これを行う必要があります。

戻り値

where()メソッドは、条件に基づいてフィルタリングした後、新しいnumpy配列を返します。これはブール値のnumpyのような配列です。

import numpy as np

data = np.where([True, False, True], [11, 21, 46], [19, 29, 18])
print(data)

出力

[11 29 46]

Numpy.where()はbool配列を反復処理し、Trueごとに対応する要素配列xを生成し、Falseごとに配列yから対応する要素を生成します。したがって、条件Trueの場合はxからアイテムの配列を返し、それ以外の場合はyからの要素を返します。

条件は、 numpyのようなブール配列である配列([真の、真の、真]])の値をとることができます。(デフォルトでは、NumPyは数値のみをサポートしますが、ブール値にキャストすることもできます)。

別の例を見てみましょう。条件がarray([[True、True、False]])で、配列がa = ndarray([[1、2、3]])の場合、配列(a [ :、condition])、配列ndarray([[1 2]])を取得します。

要素をnumpy.where()に置き換える

私たちは、使用されます()np.random.randn 2次元配列を生成する機能を、我々は唯一の出力は、正の要素になります。コードを参照してください。

import numpy as np

# Random initialization of (2D array)
arr = np.random.randn(2, 3)
print(arr)

# result will be all elements of a whenever the condition holds true (i.e only positive elements)
# Otherwise, set it as 0
result = np.where(arr > 0, arr, 0)

print(result)

出力

[[-1.49929393  0.68739761 -0.59852165]
 [ 0.59212319  1.81549763 -0.32777714]]
[[0.         0.68739761 0.        ]
 [0.59212319 1.81549763 0.        ]]

出力から、これらの負の値の要素が削除され、代わりに0が負の値に置き換えられていることがわかります。

複数の条件でnpwhere()を使用する

各条件式が()および&または|で囲まれている場合 が使用される場合、処理は複数の条件に適用されます。

import numpy as np

# Random initialization of a (2D array)
arr = np.random.randn(2, 3)
print(arr)

result = np.where((arr > 0.1) & (arr < 1) | (arr == 0.5), -1, 19)

print(result)

出力

[[-0.51877986  2.29435425  0.76549418]
 [-0.94666634  1.74349695 -0.82869105]]
[[19 19 -1]
 [19 19 19]]

出力から、and演算子およびor演算子を使用して3つの条件を適用したことがわかります。配列要素の値が0.1〜0.99または0.5の場合、-1を返します。それ以外の場合は19を返します。

複数の条件の場合でも、ブール値ndarrayを取得するためにnp.where()を使用する必要はありません。

条件を満たす要素を処理する

元のndarrayの代わりに、要素が条件を満たす場合に要素に対して実行する操作を指定することもできます。

import numpy as np

# Random initialization of a (2D array)
arr = np.random.randn(2, 3)
print(arr)

result = np.where(arr < 1, arr * 10, 19)
print('\n')
print('The array after performing the operation')
print(result)

出力

[[ 0.4934594  -0.43502907 -0.01968412]
 [-0.52953907  0.41415299 -0.29620816]]


The array after performing the operation
[[ 4.93459402 -4.35029075 -0.19684123]
 [-5.2953907   4.14152986 -2.96208157]]

アイテムが10未満の場合は、すべての要素に10が乗算されることがわかります。それ以外の場合は、その場所に19が返されます。

numpy.where()でブロードキャスト

すべての条件、x、およびy配列を提供すると、numpyはそれらを一緒にブロードキャストします。 

次のコードを参照してください。

import numpy as np

arr = np.arange(6).reshape(2, 3)

brr = np.arange(3).reshape(1, 3)

print(arr)
print(brr)

# Broadcasts (arr < 2, arr, and brr * 5)
# of shape (2, 3), (2, 3) and (1, 3)
c = np.where(arr < 2, arr, brr * 5)
print(c)

出力

[[0 1 2]
 [3 4 5]]
[[0 1 2]]
After broadcasting:
[[ 0  1 10]
 [ 0  5 10]]

最後に、Numpy where()関数の例は終わりです。

リンク: https://appdividend.com/2020/06/04/numpy-where-example-np-where-function-in-python/

#python 

野村  陽一

野村 陽一

1638477900

PythonのNumpy Bincount()メソッド

numpyのbincount()メソッドの使用法は何ですか?正の(+ ve)整数の配列では、numpy.bincount()メソッドが各要素の出現をカウントします。

np.bincount

np.bincount()メソッドはPythonで使用され、numpy配列内に提供される各要素の頻度を取得します。numpy bincount()メソッドは引数としてarr_name、weights、 および minlength を取り、整数のndarrayを返します。

非負のintの配列内の各値の出現回数をカウントするには、numpy.bincount()関数を使用します。

配列内のすべての要素は整数データ型である必要があり、また、それらは非負である必要があります。それ以外の場合は、TypeErrorが発生します。要素の数は、そのインデックスとして周波数配列/ビンに格納されます。

 

したがって、各ビン値はそのインデックスの出現に対応すると結論付けることができます。したがって、それに応じてビンサイズを設定できます。ビンのサイズは常に、指定された配列の最大数+1に等しくなります。

例:配列が[1,6,6,4,2,8,5]の場合、8が配列の最大要素であるため、ビンのサイズは9になります。重み配列が提供されている場合、入力配列はそれによって重み付けされます。

 

構文

numpy.bincount(arr_name, weights = None, minlength=0)

パラメーター

bincount()関数は、最大3つの主要なパラメーターを取ります。

  1. arr_name これは周波数要素がカウントされる入力配列です。
  2. 重み 入力配列と同じ形状の追加の配列。
  3. minlength 出力配列のビンの最小数を指定します。

戻り値

bincount()関数は、intのndarrayを返します。

出力配列は、入力配列内のbinのインデックス値のいくつかのオカレンスで構成されます。

出力配列のサイズは、入力配列内に存在する最大要素よりも+1大きくなります。

プログラミング例

numpy.bincount()の動作を示すプログラム

# importing the numpy module
import numpy as np

# Input array of non-negative integers
inp_arr = np.array([1, 2, 5, 6, 2, 1, 8, 8, 8])

x = np.bincount(inp_arr)
print("Output of bincount is: ", x)

# printing the size of output bin
print("\nSize of output bin: ", len(x))

出力

Output of bincount is:  [0 2 2 0 0 1 1 0 3]

Size of output bin:  9

説明

プログラムbincount1.pyでは、inp_arrという名前のnumpy配列を取得し、頻度がカウントされる配列内に複数の非負の要素を格納しました。

次に、np.bincount()メソッド内のパラメーターとして完全な配列を渡し、その戻り値をxという名前の変数内に格納しました。

その後、xを使用して新しく取得したbincount配列の要素を表示することにより、出力を出力しました。結論として、np.bincount()では、各bin値はそのインデックスの出現に対応しています。

理解を深めるには、以下の画像を参照してください。

Pythonのnpbincount

追加の重み配列がパラメーターとして指定された場合のnp.bincount()メソッドの動作を理解するためのプログラム。

次のコードを参照してください。

# importing the numpy module
import numpy as np

# Input array of non-negative integers
inp_arr = np.array([1, 2, 5, 6, 2, 1, 8, 8, 8])

# Weighted Array
weights = np.array([1, 1, 1, 0.5, 1, 1, 1, 1, 2])
output_bin = np.bincount(inp_arr, weights)
print("Output of bincount is: ", output_bin)

# printing the size of output bin
print("\nSize of output bin: ", len(output_bin))

出力

Output of bincount is:  [0 2 2 0 0 1 1 0 3]

Size of output bin:  9

説明

bincount2.pyという名前のこのコード例では、weightパラメーターを使用して要素ごとの加算を実行できます。インデックスに対応する要素が要素ごとに追加されます。したがって、異なるインデックスの要素は次のように与えられます。

インデックス0の対応する要素= 0、インデックス1の 対応する要素= 0、 インデックス1の 対応する要素= 1 + 1 = 2、インデックス2の対応する要素= 1 + 1 = 2、インデックス3およびインデックス4の 対応する要素= 0、インデックス5の対応する要素= 1、インデックス6の対応する要素= 0.5、で。

インデックス7の対応する要素= 0、インデックス8で、対応する要素= 1 + 1 + 2 = 4。 

理解を深めるには、以下の画像を参照してください。

Numpy bincount()の例

最後に、np.bincount()関数については以上です。

リンク: https://appdividend.com/2020/05/07/numpy-bincount-example-np-bincount-in-python/

#python 

坂本  篤司

坂本 篤司

1638626400

PythonのNumpy Argwhere()関数

Numpy argwhere()関数は、要素ごとにグループ化された、ゼロ以外の配列要素のインデックスを検索します。np.argwhere()はnp.transpose(np.nonzero())と同じです。argwhere()関数の出力は、配列のインデックス作成には適していません。この目的のために、代わりに非ゼロ(a)を使用してください。

np.argwhere

numpy.argwhere()メソッドは、要素ごとにグループ化された、ゼロ以外の配列項目のインデックスを検索するために使用されます。np.argwhere()関数は、配列のようなパラメーターを受け取り、配列要素のインデックスを返します。

構文

numpy.argwhere(a)

パラメーター

np argwhere()関数は、データ型がarray_likeである1つのパラメーターaを取ります。

まず、numpyライブラリをインポートしてから、データを定義します。

 

次に、np argwhere()関数を使用して、ゼロ以外の要素のインデックスを検索します。

# app.py

import numpy as np

data = [[ 11, 0, 21], [0, 19, 18]]
print(data)
nonZeroIndices = np.argwhere(data)
print(nonZeroIndices)

出力

python3 app.py
[[11, 0, 21], [0, 19, 18]]
[[0 0]
 [0 2]
 [1 1]
 [1 2]]

上記のコードでは、11はゼロではなく、そのインデックスは[0、0]であり、0行0列の11要素が存在することを意味します。したがって、[0,0]を返します。インデックスが[0、2]の21個の要素についても同じです。

 

行が1ではないためインデックスが[1、1]である19についても同じであり、その行では列も1です。そのため、インデックスが[1、1]である18についても同じように[1、1]が返されます。 2]。

np argwhere()関数に条件を適用します

論理条件をnpargwhere()関数に渡して、条件を満たす指定された要素のインデックスを取得します。

4より大きい要素のインデックスのみが必要だとします。

次のコードを参照してください。

# app.py

import numpy as np

data = np.arange(8).reshape(2, 4)
print(data)
nonZeroIndices = np.argwhere(data > 4)
print('The indices of the elements that are > 4')
print(nonZeroIndices)

出力

python3 app.py
[[0 1 2 3]
 [4 5 6 7]]
The indices of the elements that are > 4
[[1 1]
 [1 2]
 [1 3]]

上記のコードでは、np arange()関数を使用して(2、4)配列を作成しました。

4より大きい要素のインデックスのみを印刷しています。

データ配列から、0行には4より大きい値を持つ要素がないことがわかります。したがって、出力には0行はありません。

別の条件を見てみましょう。それに基づいて、インデックスを取得します。

# app.py

import numpy as np

data = np.arange(8).reshape(2, 4)
print(data)
nonZeroIndices = np.argwhere(data != 3)
print('The indices of the elements that are > 4')
print(nonZeroIndices)

出力

python3 app.py
[[0 1 2 3]
 [4 5 6 7]]
The indices of the elements that are > 4
[[0 0]
 [0 1]
 [0 2]
 [1 0]
 [1 1]
 [1 2]
 [1 3]]

上記の例では、要素値が3ではないインデックスのみを取得しています。そうでない場合、値が0の要素であっても、すべてのインデックスが出力されます。

最後に、Numpy argwhere()関数の例は終わりです。 

リンク: https://appdividend.com/2020/04/30/numpy-argwhere-example-np-argwhere-function/

#numpy 

PythonのNumpy Convolve()メソッド

畳み込みとはどういう意味ですか?数学的には、畳み込みは信号処理で一般的に使用される数学演算子です。numpy配列がシグナルとして機能します。

np.convolve

Numpy convolve()メソッドは、2つの1次元ベクトルの離散線形畳み込みを返すために使用されます。np.convolve()メソッドは、v1、v2、およびmodeの3つの引数を受け入れ 、v1およびv2の1次元ベクトルの離散線形畳み込みを返します。

与えられた2つの信号(numpyの場合は配列)の畳み込みは、最初の信号(配列)の積分として定義でき、反転され、2番目の信号(配列)に畳み込まれ、任意のポイントで(内積で)乗算されます。ベクトルが重なっています。

離散畳み込み演算は、次の関数を使用して定義できます。

 

(v1 * v2)[n] = ∑ v1 [m] v2 [nm]

構文

numpy.convolve (v1, v2, mode)

パラメーター

Numpy convolve()関数は、最大3つのパラメーターを取ります。

 

 v1:array_like、最初の1次元入力配列。(M、)の形をしているとしましょう

 v2: array_like、2番目の1次元入力配列。(N、)の形をしているとしましょう

モード:{'full'、 'same'、 'valid'}、オプション

これはオプションのパラメーターであり、以下で説明する3つの異なるモードがあります。

  •  
    • ' full ' :デフォルトのモードです。これにより、(M + N-1)の出力形状で、オーバーラップの各ポイントでの畳み込みが返されます。畳み込みの終点では、ベクトルv1とv2が完全に重なっておらず、境界効果が見られます。
  •  
    • ' same ' : 'same'モードでは、出力シーケンスの長さはmax(M、N)です。境界効果は引き続き表示されます。
  •  
    • ' valid ' この'valid'モードでは、出力シーケンスの長さはmax(M、N)– min(M、N)+1です。畳み込み積は、v1とv2が完全に重なっている場合にのみ与えられます。信号境界の外側にある値は影響しません。

戻り値

convolve()メソッドは、v1およびv2の1次元ベクトルの離散線形畳み込みを返します。

プログラミング例

numpy.convolve()メソッドの動作を示すプログラム

# importing the numpy module
import numpy as np

# Making fist 1-D vector v1
v1 = np.array([3, 7])
print("First vector sequence is: ", v1)

# Making second 1-D vector v2
v2 = np.array([1, 2, 5, 7])
print("Second vector sequence is: ", v2)

print("\nprinting linear convolution result between v1 and v2 using default 'full' mode:")
print(np.convolve(v1, v2))
print("\nprinting linear convolution  result between v1 and v2 using 'same' mode:")
print(np.convolve(v1, v2, mode='same'))

print("\nprinting linear convolution  result between v1 and v2 using 'valid' mode:")
print(np.convolve(v1, v2, mode='valid'))

出力

First vector sequence is: [3 7]
Second vector sequence is: [1 2 5 7]

printing linear convolution result between v1 and v2 using default 'full' mode:
[ 3 13 29 56 49]

printing linear convolution result between v1 and v2 using 'same' mode:
[ 3 13 29 56]

printing linear convolution result between v1 and v2 using 'valid' mode:
[13 29 56] 

説明

プログラムconvolve1.pyでは、v1とv2という名前の2つの1次元入力ベクトルを取得しました。次に、3つの異なるモードのそれぞれを使用して線形畳み込み値を表示することにより、出力を表示しました。

「フル」モードで実行される計算:

v1 = [37]およびv2 = [1 2 5 7]であり、フルモードで動作するため、出力配列の形状は、式の長さ(M + N-1) で与えられます。ここでM = 2およびN = 4です。したがって、結果のベクトルの形状は2 + 4 – 1 = 5になります。

Xは[37]から[73]に反転され、乗算演算は次のように実行されます。

最初の要素:7 *未定義(0として外挿)+ 3 * 1 = 3

2番目の要素:7 * 1 + 3 * 2 = 13

3番目の要素:7 * 2 + 3 * 5 = 29

4番目の要素:7 * 5 + 3 * 7 = 56

5番目の要素は次のとおりです。7* 7 + 3 *未定義(0として外挿)= 49

したがって、結果は次のようになります。[3 13 29 56 49]

「同じ」モードで実行される計算:

v1 = [37]およびv2 = [1 2 5 7]であり、同じモードで動作が実行されるため、出力配列の形状は、式max(M、N ) で与えられます。ここでM = 2およびN = 4です。したがって、結果のベクトルの形状は4になります。

Xは[37]から[73]に反転され、乗算演算は次のように実行されます。

最初の要素:7 *未定義(0として外挿)+ 3 * 1 = 3

2番目の要素:7 * 1 + 3 * 2 = 13

3番目の要素:7 * 2 + 3 * 5 = 29

4番目の要素:7 * 5 + 3 * 7 = 56

5番目の要素は次のとおりです。7* 7 + 3 *未定義(0として外挿)= 49

したがって、結果は次のようになります。[3 13 29 56 49]

'valid'モードで実行される計算:

v1 = [37]およびv2 = [1 2 5 7]であり、有効モードで演算が実行されるため、出力配列の形状は、式の長さmax(M、N)– min(M、N)+1で与えられますここで、M = 2およびN = 4であるため、結果のベクトルの形状は4 – 2 + 1 = 3になります。

ステップ1:Xを[37]から[73]に反転し、次のように乗算演算を実行します。

最初の要素:7 *未定義(0として外挿)+ 3 * 1 = 3

2番目の要素:7 * 1 + 3 * 2 = 13

3番目の要素:7 * 2 + 3 * 5 = 29

4番目の要素:7 * 5 + 3 * 7 = 56

したがって、結果は次のようになります。[3 13 29 56]

最後に、PythonチュートリアルのNumpy convolve()メソッドは終了しました。

リンク: https://appdividend.com/2020/06/03/numpy-convolve-method-in-python/

#python