NumCpp: Python NumPy ライブラリのテンプレート化されたヘッダーのみの C++ 実装
バージョン:
ライセンス
テスト
C++ 標準:
コンパイラ:
ビジュアルスタジオ: 2022
GNU: 11.3 クラン: 14
ブーストバージョン:
1.73+
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リリースノート
NumPy から NumCpp へ – クイック スタート ガイド
このクイック スタート ガイドは、 NumCppで実行できるいくつかのことを非常に簡単に概要説明することを目的としています。 NumCppライブラリで利用可能なすべての詳細については、完全なドキュメントを参照してください。
コンテナ
NumCppの主なデータ構造はNdArrayです。これは本質的に 2D 配列クラスであり、1D 配列は 1xN 配列として実装されます。 2D NdArrayの配列を格納するための便利なコンテナとして提供されるDataCubeクラスもありますが、単純なコンテナを超える有用性は限られています。
| ナムピー | NumCpp |
|---|
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) | nc::NdArray a = { {1, 2}, {3, 4}, {5, 6} } |
a.reshape([2, 3]) | a.reshape(2, 3) |
a.astype(np.double) | a.astype() |
イニシャライザ
一般的なニーズに合わせてNdArrayを返す多くの初期化関数が提供されています。
| ナムピー | NumCpp |
|---|
np.linspace(1, 10, 5) | nc::linspace(1, 10, 5) |
np.arange(3, 7) | nc::arange(3, 7) |
np.eye(4) | nc::eye(4) |
np.zeros([3, 4]) | nc::zeros(3, 4) |
| nc::NdArray(3, 4) a = 0 |
np.ones([3, 4]) | nc::ones(3, 4) |
| nc::NdArray(3, 4) a = 1 |
np.nans([3, 4]) | nc::nans(3, 4) |
| nc::NdArray(3, 4) a = nc::constants::nan |
np.empty([3, 4]) | nc::empty(3, 4) |
| nc::NdArray(3, 4) a |
スライス/ブロードキャスト
NumCpp は、 NumPyスタイルのスライスとブロードキャストを提供します。
| ナムピー | NumCpp |
|---|
a[2, 3] | a(2, 3) |
a[2:5, 5:8] | a(nc::Slice(2, 5), nc::Slice(5, 8)) |
| a({2, 5}, {5, 8}) |
a[:, 7] | a(a.rSlice(), 7) |
a[a > 5] | a[a > 5] |
a[a > 5] = 0 | a.putMask(a > 5, 0) |
ランダム
Random モジュールは、ランダム配列を作成する簡単な方法を提供します。
| ナムピー | NumCpp |
|---|
np.random.seed(666) | nc::random::seed(666) |
np.random.randn(3, 4) | nc::random::randN(nc::Shape(3, 4)) |
| nc::random::randN({3, 4}) |
np.random.randint(0, 10, [3, 4]) | nc::random::randInt(nc::Shape(3, 4), 0, 10) |
| nc::random::randInt({3, 4}, 0, 10) |
np.random.rand(3, 4) | nc::random::rand(nc::Shape(3,4)) |
| nc::random::rand({3, 4}) |
np.random.choice(a, 3) | nc::random::choice(a, 3) |
連結
NdArrayを連結する方法は数多くあります。
| ナムピー | NumCpp |
|---|
np.stack([a, b, c], axis=0) | nc::stack({a, b, c}, nc::Axis::ROW) |
np.vstack([a, b, c]) | nc::vstack({a, b, c}) |
np.hstack([a, b, c]) | nc::hstack({a, b, c}) |
np.append(a, b, axis=1) | nc::append(a, b, nc::Axis::COL) |
斜め、三角、反転
以下は新しいNdArrayを返します。
| ナムピー | NumCpp |
|---|
np.diagonal(a) | nc::diagonal(a) |
np.triu(a) | nc::triu(a) |
np.tril(a) | nc::tril(a) |
np.flip(a, axis=0) | nc::flip(a, nc::Axis::ROW) |
np.flipud(a) | nc::flipud(a) |
np.fliplr(a) | nc::fliplr(a) |
反復
NumCpp は、C++ STL のイディオムに従い、さまざまな方法で配列を反復する反復子のペアを提供します。
| ナムピー | NumCpp |
|---|
for value in a | for(auto it = a.begin(); it < a.end(); ++it) |
| for(auto& value : a) |
論理的
NumCppの論理関数はNumPyと同じように動作します。
| ナムピー | NumCpp |
|---|
np.where(a > 5, a, b) | nc::where(a > 5, a, b) |
np.any(a) | nc::any(a) |
np.all(a) | nc::all(a) |
np.logical_and(a, b) | nc::logical_and(a, b) |
np.logical_or(a, b) | nc::logical_or(a, b) |
np.isclose(a, b) | nc::isclose(a, b) |
np.allclose(a, b) | nc::allclose(a, b) |
比較
| ナムピー | NumCpp |
|---|
np.equal(a, b) | nc::equal(a, b) |
| a == b |
np.not_equal(a, b) | nc::not_equal(a, b) |
| a != b |
rows, cols = np.nonzero(a) | auto [rows, cols] = nc::nonzero(a) |
最小値、最大値、並べ替え
| ナムピー | NumCpp |
|---|
np.min(a) | nc::min(a) |
np.max(a) | nc::max(a) |
np.argmin(a) | nc::argmin(a) |
np.argmax(a) | nc::argmax(a) |
np.sort(a, axis=0) | nc::sort(a, nc::Axis::ROW) |
np.argsort(a, axis=1) | nc::argsort(a, nc::Axis::COL) |
np.unique(a) | nc::unique(a) |
np.setdiff1d(a, b) | nc::setdiff1d(a, b) |
np.diff(a) | nc::diff(a) |
減速機
Reducer は、指定された軸に沿ってNdArrayの値を累積します。軸が指定されていない場合、値はすべての軸に沿って累積されます。
| ナムピー | NumCpp |
|---|
np.sum(a) | nc::sum(a) |
np.sum(a, axis=0) | nc::sum(a, nc::Axis::ROW) |
np.prod(a) | nc::prod(a) |
np.prod(a, axis=0) | nc::prod(a, nc::Axis::ROW) |
np.mean(a) | nc::mean(a) |
np.mean(a, axis=0) | nc::mean(a, nc::Axis::ROW) |
np.count_nonzero(a) | nc::count_nonzero(a) |
np.count_nonzero(a, axis=0) | nc::count_nonzero(a, nc::Axis::ROW) |
I/O
印刷およびファイル出力方法。すべてのNumCppクラスは、 print()メソッドと<<ストリーム演算子をサポートします。
| ナムピー | NumCpp |
|---|
print(a) | a.print() |
| std::cout << a |
a.tofile(filename, sep='n') | a.tofile(filename, 'n') |
np.fromfile(filename, sep='n') | nc::fromfile(filename, 'n') |
np.dump(a, filename) | nc::dump(a, filename) |
np.load(filename) | nc::load(filename) |
数学関数
NumCppユニバーサル関数は、多数の数学関数用に提供されています。
基本機能
| ナムピー | NumCpp |
|---|
np.abs(a) | nc::abs(a) |
np.sign(a) | nc::sign(a) |
np.remainder(a, b) | nc::remainder(a, b) |
np.clip(a, 3, 8) | nc::clip(a, 3, 8) |
np.interp(x, xp, fp) | nc::interp(x, xp, fp) |
指数関数
| ナムピー | NumCpp |
|---|
np.exp(a) | nc::exp(a) |
np.expm1(a) | nc::expm1(a) |
np.log(a) | nc::log(a) |
np.log1p(a) | nc::log1p(a) |
パワーファンクション
| ナムピー | NumCpp |
|---|
np.power(a, 4) | nc::power(a, 4) |
np.sqrt(a) | nc::sqrt(a) |
np.square(a) | nc::square(a) |
np.cbrt(a) | nc::cbrt(a) |
三角関数
| ナムピー | NumCpp |
|---|
np.sin(a) | nc::sin(a) |
np.cos(a) | nc::cos(a) |
np.tan(a) | nc::tan(a) |
双曲線関数
| ナムピー | NumCpp |
|---|
np.sinh(a) | nc::sinh(a) |
np.cosh(a) | nc::cosh(a) |
np.tanh(a) | nc::tanh(a) |
分類関数
| ナムピー | NumCpp |
|---|
np.isnan(a) | nc::isnan(a) |
np.isinf(a) | nc::isinf(a) |
線形代数
| ナムピー | NumCpp |
|---|
np.linalg.norm(a) | nc::norm(a) |
np.dot(a, b) | nc::dot(a, b) |
np.linalg.det(a) | nc::linalg::det(a) |
np.linalg.inv(a) | nc::linalg::inv(a) |
np.linalg.lstsq(a, b) | nc::linalg::lstsq(a, b) |
np.linalg.matrix_power(a, 3) | nc::linalg::matrix_power(a, 3) |
Np.linalg.multi_dot(a, b, c) | nc::linalg::multi_dot({a, b, c}) |
np.linalg.svd(a) | nc::linalg::svd(a) |
