NumPyについて書くシリーズの続きです。
ユニバーサル関数（ufunc)とは、ベクトル化演算です。いくつもの要素がある中で、一つ一つ処理するよりも、一度に処理したほうが早いですよね。そういうことをやってくれる関数です。
たい焼きを焼くときに、一つ一つ焼いていると大変です。しかし、たい焼き屋さんでは、いくつものたい焼きの穴が開いている鉄板で一度にたくさんのたい焼きをバシッ！！と作りますよね。あんこを足すときも、一度にできて早いですよね。あれのイメージです。
で、今回は、特にそのユニバーサル関数を at と組み合わせた時の動作がちょっとわかりづらかったので書いておきます。
下記の公式サイトにある
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ufunc.at.html
例なのですが
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])
np.add.at(a, [0, 1], 1)
print(a)
#下記が出力されます。
array([2, 3, 3, 4])
これを例にとって説明するとadd.atの
・1番目の引数は処理する配列
・2番目の引数は処理したいインデックス
・3番目の引数は、addしたい数
です。
私はPHPとかJavaとかが長いので、こういう「1を加算する」的な処理はついついfor文とかでループで書いてしまいがちなのですが、速さが違うので、NumPyのユニバーサル関数を使いこなしていきたいと思います！！