タプル、リスト、Ndarrayの１次元配列での四則演算

この記事は個人の実行記録Noteです。個人的な経験からPythonの基本を初心の方向けに紹介します。

§ プログラミング　＞変数と演算　＞配列

　タプル、リスト、Ndarray の配列で特定の演算子を使うことが出来ます。１次元配列の場合で四則演算子（＋加算、＊積算、－減算、／除算）を比較した。なお、複合演算の場合は関連の四則演算と類似の結果となります。

＊　タプルの演算

タプルでは加算＋と積算＊の演算子が条件付きで使用可能。以下の条件が不一致の場合と、減算ー、除算／の演算はErrorになる。　（リストの場合と同じ）　【表１参照】
　加算＋　1要素または多要素　：タプルの加算演算は要素の追加になる。加算はタプルでないといけない。１変数ではErrorになる。なお、要素が1つタプルは、要素の後にカンマを付けてタプルとする必要がある。カンマが無ければ( )内の値だけだと認識され、加算演算はErrorになる。
　積算＊　1変数　：タプルの積算演算はタプルを繰り返して追加する。積算演算の場合は１変数でないといけない。１要素のタプルではErrorになる。

＊　リストの演算

リストでは加算＋と積算＊の演算子が条件付きで使用可能。以下の場合以外と、減算ー、除算／の演算子はErrorになる。　（タプルの場合と同じ）　【表１参照】
　加算＋　1要素・多要素　：リストの加算演算は要素の追加になる。加算はリストでないといけない。１変数ではErrorになる。リストは１要素の場合はでもカンマは必要ない。
　積算＊　1変数　：リストの積算演算はリストを繰り返して追加する。積算演算の場合は１変数でないといけない。１要素のリストではErrorになる。

＊　Ndarray の演算

Ndarray ではほぼ全ての算術演算が可能。数学のベクトル演算や行列演算に合わせて、行列成分での計算がされれるようになっている。要素毎に算術演算を行うので、要素数に対する一致条件が必要となるが、配列を自動的に調整するブロードキャストが適用される場合もある。　【表１参照】

　加算＋　1変数　：全要素に変数を足す。Ndarray１要素の場合に同じ。ブロードキャストでの配列調整がある。
　加算＋　1要素　：全要素に要素値を足す。１変数の場合に同じ。ブロードキャストでの配列調整がある。
　加算＋　要素数一致　：要素の同じ位置毎に足算する。
　加算＋　要素数不一致 (N/A)　：Errorになる。要素数が不一致で、要素毎の計算が出来ない。
　積算＊　1変数　：全要素に変数を掛ける。Ndarray１要素の場合に同じ。ブロードキャストでの配列調整がある。
　積算＊　1要素　：全要素に要素値を掛ける。１変数の場合に同じ。ブロードキャストでの配列調整がある。
　積算＊　要素数一致　：要素の同じ位置毎に掛け算する。
　積算＊　要素数不一致 (N/A)　：Errorになる。要素数が不一致で、要素毎の計算が出来ない。
　減算ー　1変数　：全要素で変数を引く。１要素Ndarray の場合と同じ。ブロードキャストでの配列調整がある。
　減算ー　1要素　：全要素で要素値を引く。１変数の場合と同じ。ブロードキャストでの配列調整がある。
　減算ー　要素数一致　：要素の同じ位置毎に引算をする。
　除算／　1変数　：全要素を変数で割る。Ndarray１要素の場合に同じ。ブロードキャストでの配列調整がある。
　除算／　1要素　：全要素で要素値で割る。１変数の場合に同じ。ブロードキャストでの配列調整がある。
　除算／　要素数一致　：要素の同じ位置毎に割算する。

＊　異なるタイプ間の演算

　異なる配列タイプ間での演算は基本的には不可である。　ただし、Ndarray を含む式では、タプルやリストをNdarrayに変換してから演算を行い、結果はNdarray となる。　【表１参照】

　タプルとリストの演算　  ：　不可である。
　タプルとNdarrayの演算　：　タプルをNdarrayに変換して、Ndarray として演算が行われる。
　リストとNdarrayの演算　：　リストをNdarrayに変換して、Ndarray として演算が行われる。

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以上