統計や機械学習に関するプログラミングではPythonやRが用いられることが多いですが、近年Juliaも注目を集めています。そこで当シリーズではJuliaの基本構文からライブラリの用い方などについて取りまとめます。当記事ではJuliaの多次元配列の演算とブロードキャスティングについて取りまとめを行いました。
・Julia入門
https://www.hello-statisticians.com/julia
・Julia 1.8 Documentation
https://docs.julialang.org/en/v1/
多次元配列の演算
基本的な四則演算
| 式 | 概要 |
A+B | AとBの加算 |
A-B | AとBの減算 |
A*B | AとBの乗算 |
A*c | Aとcの乗算 |
A/B | AとBの除算 |
実行例
Juliaの多次元配列は下記のように四則演算を行うことが可能です。
using Random
Random.seed!(1)
A = ones(3,3)
B = rand(3,3)
println(A)
println(B)
println(A+B)
println(A-B)
println(A*B)
println(A*2)
println(A/B)・実行結果
[1.0 1.0 1.0; 1.0 1.0 1.0; 1.0 1.0 1.0]
[0.0491718221481211 0.024094310524527707 0.08725304891274233; 0.11907881640750706 0.6918572875342215 0.8557176841095734; 0.3932710232252806 0.7675180540873912 0.8025607099234905]
[1.049171822148121 1.0240943105245277 1.0872530489127423; 1.119078816407507 1.6918572875342215 1.8557176841095733; 1.3932710232252807 1.7675180540873912 1.8025607099234904]
[0.9508281778518789 0.9759056894754723 0.9127469510872577; 0.8809211835924929 0.3081427124657785 0.14428231589042662; 0.6067289767747194 0.23248194591260885 0.1974392900765095]
[0.5615216617809088 1.4834696521461403 1.7455314429458062; 0.5615216617809088 1.4834696521461403 1.7455314429458062; 0.5615216617809088 1.4834696521461403 1.7455314429458062]
[2.0 2.0 2.0; 2.0 2.0 2.0; 2.0 2.0 2.0]
[2.758973532549559 -1.6396138188639022 2.6942730445076255; 2.758973532549559 -1.6396138188639022 2.6942730445076255; 2.758973532549559 -1.6396138188639022 2.6942730445076255]ブロードキャスティング
概要
ブロードキャスティングはサイズが異なる配列同士の演算を効率よく実行する仕組みです。ブロードキャスティングを行う際は次項で取り扱うドット演算子を用います。
ドット演算子
| 式 | 概要 |
A .+ B | AとBの要素単位の加算 |
A .+ c | Aとcの加算 |
A .- c | Aとcの減算 |
A .* c | Aとcの乗算 |
A ./ B | Aとcの除算 |
実行例
ブロードキャスティングを用いた演算は下記のように行うことができます。
A = ones(3,3)
B = 2*ones(3,3)
c = 2.0
println(A + B)
println(A .+ c)
println(A .- c)
println(A .* c)
println(A ./ c)・実行結果
[3.0 3.0 3.0; 3.0 3.0 3.0; 3.0 3.0 3.0]
[3.0 3.0 3.0; 3.0 3.0 3.0; 3.0 3.0 3.0]
[-1.0 -1.0 -1.0; -1.0 -1.0 -1.0; -1.0 -1.0 -1.0]
[2.0 2.0 2.0; 2.0 2.0 2.0; 2.0 2.0 2.0]
[0.5 0.5 0.5; 0.5 0.5 0.5; 0.5 0.5 0.5]参考
・Julia 1.8 Documentation
https://docs.julialang.org/en/v1/
