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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pythonで「@」はどのような計算を行いますか?

K.F.

総合スコア5

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/02/28 10:03

Pythonで「@」はどのような計算を行いますか?

下の式によってどのような計算がなされるか教えていただけますか?
R = aa @ (np.abs(rx) + np.abs(ry))

ただし,aaは実数(例えば -1),rxとryは複素数(例えば -0.210+0.147j)です。
よろしくお願いします。

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meg_

2021/02/28 10:50

> 下の式によってどのような計算がなされるか教えていただけますか? > R = aa @ (np.abs(rx) + np.abs(ry)) > ただし,aaは実数(例えば -1),rxとryは複素数(例えば -0.210+0.147j)です。 実際に実行した上での質問でしょうか?
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その場合はエラーになるでしょう。

何がしたいのでしょうか?

numpyの場合で考えます。
x @ y とします。
x と y の一方がスカラーである場合はエラーになります。
x と y が同じ長さの一次元配列であれば内積になりますが、長さが違うとエラーになります。
x と y が二次元配列で、x.shape[1]とy.shape[0]が等しければ、
x @ y は (x.shape[0], y.shape[1])の形状を持つ行列積になります。
x.shape[1]とy.shape[0]が等しくなければエラーになります。

より一般的に言うと、

explanation

1@演算子があるとpythonインタプリタは__matmul__を呼び出します。 2従って@演算子が何をするかはクラスの定義次第です。

以下に例を示します。

python

1>>> class fake_int(int): 2... def __matmul__(self, x): 3... return (self + x)/2 4... 5>>> x = fake_int(2) 6>>> y = fake_int(3) 7>>> 8>>> print(x @ y) 92.5

explanation

1ここではfake_intつまり偽整数のクラスを定義しました。 2@が平均値を出すように定義しておいたので、結果は2.5になっています。 3上記のnumpyの場合はで書いたことは、numpyのndarrayには__matmul__メソッドが 4そういうふうに定義されているからです。

投稿2021/02/28 10:15

編集2021/02/28 11:08
ppaul

総合スコア24666

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K.F.

2021/02/28 14:03

丁寧に解説いただきありがとうございます。解決しました。
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