numpy – 浮動小数点に関係する関数について

import numpy as np

a = np.array([1.001, 2.313, 4.562, 6.847])

# 整数 (小数点以下0桁) に最近接丸め
b = np.around(a)
print(b)  # [1. 2. 5. 7.]

# 小数点以下2桁に最近接丸め
b = np.around(a, decimals=1)
print(b)  # [1.  2.3 4.6 6.8]

# 小数点以下2桁に最近接丸め
b = np.around(a, decimals=2)
print(b)  # [1.   2.31 4.56 6.85]

a = np.array([1.001, 2.313, 4.562, 6.847])

# 最近接丸めで整数にする。
b = np.rint(a)
print(b)  # [1. 2. 5. 7.]

a = np.array([-1.001, 2.313, -4.562, 6.847])

# 負の無限大への丸めで整数にする。床関数。
b = np.floor(a)
print(b)  # [-2.  2. -5.  6.]

a = np.array([-1.001, 2.313, -4.562, 6.847])

# 正の無限大への丸めで整数にする。天井関数。
b = np.ceil(a)
print(b)  # [-1.  3. -4.  7.]

a = np.array([-1.001, 2.313, -4.562, 6.847])

# 0の丸めで整数にする。
b = np.trunc(a)
print(b)  # [-1.  2. -4.  6.]

# 浮動小数点数
a = np.signbit([-1.001, 2.313, -4.562, 6.847])
print(a)  # [ True False  True False]

# 特殊な数 (0, 無限、NaN)
a = np.signbit([+0., -0., +np.inf, -np.inf, +np.nan, -np.nan])
print(a)  # [False False False  True False  True]

a = np.array([1.2, 4.6, 4.2, -3.6])
b = np.array([-1.001, 2.313, -4.562, 6.847])

# a の符号部を b の符号部と同じにする。
c = np.copysign(a, b)
print(c)  # [-1.2  4.6 -4.2  3.6]

a = np.array([-1.001, 2.313, -4.562, 6.847])

# 浮動小数点数を仮数部、指数部に分解する。
mantissa, exponent = np.frexp(a)
print('mantissa', mantissa)  # mantissa [-0.5005    0.57825  -0.57025   0.855875]
print('exponent', exponent)  # exponent [1 2 3 3]

# 仮数部、指数部から浮動小数点数を作成する。
b = np.ldexp(mantissa, exponent)
print(b)  # [-1.001  2.313 -4.562  6.847]

a = np.array([0, 1.1, 2.4, 32.1])

# 正の無限大方向で次に大きい浮動小数点数
b = np.nextafter(a, np.inf)
print(b)  # [4.94e-324 1.10e+000 2.40e+000 3.21e+001]

# 負の無限大方向で次に大きい浮動小数点数
b = np.nextafter(a, -np.inf)
print(b)  # [-4.94e-324  1.10e+000  2.40e+000  3.21e+001]

a = np.array([0, 1.1, 2.4, 32.1])

b = np.spacing(a)
print(b) 

a = np.array([-1.001, 2.313, -4.562, 6.847])

fraction, interger = np.modf(a)
print("integral part", interger)
print("fractional part", fraction)

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([1, 0, 2])

with np.errstate(divide="ignore"):
    divided = a / b

print(np.geterr())

def on_error(msg, code):
    print(f"error: {msg}, code: {code}")


np.seterrcall(on_error)

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([1, 0, 2])
c = a / b

with np.errstate(divide="call"):
    divided = a / b

def print_err_mask(mask):
    err_types = ["invalid", "under", "over", "divide"]
    err_modes = {0: "ignore", 1: "warn", 2: "raise", 3: "call", 4: "print", 5: "log"}
    for i, mode in enumerate(np.base_repr(mask, 8)):
        print(f"{err_types[i]:>8}: {err_modes[int(mode)]}")


buf_size, err_mask, callback = np.geterrobj()
print_err_mask(err_mask)

np.seterr(all="ignore")

def on_error(msg, code):
    print(f"error: {msg}, code: {code}")


np.seterrcall(on_error)

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([1, 0, 2])
c = a / b

with np.errstate(divide="call"):
    divided = a / b

def err_handler(type, flag):
    print("Floating point error (%s), with flag %s" % (type, flag))

err_obj = [20000, 12, callback]
print_err_mask(12)

np.seterrobj(err_obj)