NumPyの定数

PythonのNumPyには、いくつかの定数が定義されています。

定数

型

内容

numpy.pi

float

円周率。

numpy.e

float

オイラー数。またはネイピア数。

numpy.euler_gamma

float

オイラーのガンマ。オイラー・マスケローニ定数。

numpy.PZERO

float

ゼロ。

numpy.NZERO

float

マイナスの符号が付いたゼロ。

numpy.Inf

float

infのエイリアス。無限大。

numpy.Infinity

float

infのエイリアス。無限大。

numpy.inf

float

無限大。

numpy.infty

float

infのエイリアス。無限大。

numpy.PINF

float

infのエイリアス。無限大。

numpy.NINF

float

-infのエイリアス。マイナスの無限大。

numpy.NAN

float

nanのエイリアス。非数値。

numpy.NaN

float

nonのエイリアス。非数値。

numpy.nan

float

非数値。

numpy.newaxis

None

Noneへのエイリアス。行列の次元の操作に使う。

試してみましょう。

まずは特定の数値の定数です。

>>> import numpy as np

>>> np.pi
3.141592653589793

>>> np.e
2.718281828459045

>>> np.euler_gamma
0.5772156649015329

続いて、ゼロです。

>>> import numpy as np

>>> np.PZERO
0.0

>>> np.NZERO
-0.0

>>> np.PZERO*np.NZERO
-0.0

ゼロにマイナス符号が付いているのは、ちょっと不思議な光景です。

続いて、無限大です。

>>> import numpy as np

>>> 1.0/np.inf
0.0

>>> np.inf-np.inf
nan
>>> np.inf/np.inf
nan

数値を無限大で割ると0という答えが返ってきました。

無限大から無限大を引いたり、無限大を無限大で割ったりすると、数値でないという答えが返ってきました。

newaxisを試してみます。

>>> import numpy as np

>>> x = np.array([1,2,3])
>>> x
array([1, 2, 3])

>>> y = x[:, np.newaxis]
>>> y
array([[1],
       [2],
       [3]])

>>> x.shape
(3,)
>>> y.shape
(3, 1)

次元が増えましたね。

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