回答編集履歴
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説明追加
answer
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@@ -3,10 +3,16 @@
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大雑把にいうと&演算子は、__and__を呼び出しに変換されます。
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```
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このあたりの詳しいことは、[3.3.8. 数値型をエミュレートする](https://docs.python.org/ja/3/reference/datamodel.html?highlight=__add__#emulating-numeric-types)をお読みください。
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Lily_1007さんのご質問ではdxはリストのように読めますが、リストだと&よりも前に、abs(dx)でエラーになります。abs(dx)が正しく動くのであれば、dxはnumpyのndarrayである可能性が高いので、そのように仮定して説明します。
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```explanation
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ndarrayの場合、&演算子は要素ごとの論理積になります。
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ndarrayの場合、&演算子は要素ごとの論理積になります。つまり、numpyの開発者が、ndarrayでの__and__を要素ごとの論理積として定義したと言うことです。
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実行してみると以下のようになっています。
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```python
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>>> import numpy as np
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>>> dx = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
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@@ -24,6 +30,8 @@
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[ True True True False False False False False False False False]
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これを元に、Lily_1007さんの答えが合っているかどうか検証してみましょう。
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(abs(dx) < r_box)を満たしているdxのindexは0, 1, 2で，
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(abs(dy) < r_box)を満たしているdyのindexは0 ~ 10で，
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(abs(dz) < r_box)を満たしているdzのindexは0 ~ 10なので
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