pythonで絶対値を計算する6つの方法｜numpyやpandasの方法も紹介

本記事ではpythonで絶対値を求める方法を紹介します。

組み込み関数abs()がおすすめです。難しい前準備が必要なく、すぐに使うことができるからです。

pythonで絶対値を計算する方法6つ

pyhtonで絶対値を計算する方法はいくつかあります。本記事ではその中から6つ紹介します。

• 関数を使わず絶対値を求める
• 組み込み関数で絶対値を求める｜abs()
• 少数点型で絶対値を求める｜math.fabs()
• 記号を含む式の絶対値を求める｜sympy.Abs()
• リストの絶対値を求める｜numpy.abs()
• データフレームの絶対値を求める｜pandas.DataFrame.abs()

それぞれ順番に具体的なコードも書きながら紹介します。

関数を使わず絶対値を求める

絶対値とは０からの距離を表す値です。 そのため、結果は必ず正の値となります。

入力した値が、

1. 0より大きい場合、入力した値を返す。
2. 0より小さい場合、-1をかけた値を返す。

という処理をすると絶対値を求められそうです。

ではこの処理をabs_val()という関数に提起して、if文で書いてみます。

def abs_val(n):
  if n < 0:
    n = n * -1
  return n

abs_val()がきちんと動くか確認してみましょう。

print(abs_val(2))
print(abs_val(4-5))

問題なく動きました。

組み込み関数で絶対値を求める｜abs()

abs()はpythonに組み込まれている関数です。

ライブラリをインストールなどの前準備が必要なく使用可能です。

計算式を入力しても処理可能です。 整数を入力すると整数で、小数を入力すると少数で返します。

print(abs(2))
print(abs(-4))
print(abs(4-5))
print("abs(4-5)のデータタイプは", type(abs(4-5)), "です")
print(abs(-3.0))
print("abs(-3.0)データタイプは", type(abs(-3.0)), "です")

abs()はすぐ使うことができるので、さっと絶対値を計算したい時におすすめです。

少数点型で絶対値を求める｜math.fabs()

mathはpython標準モジュールで数学関数を扱うことができます。

math.fabsは絶対値を必ず小数点型（float）で返します。 ここがabs()と違う点です。

はじめにmathをインポートする必要があります。

import math

print(math.fabs(2))
print(math.fabs(-4))
print(math.fabs(4-5))
print("math.fabs(4-5)のデータタイプは", type(math.fabs(4-5)), "です")
print(math.fabs(-3.0))
print("math.fabs(-3.0)データタイプは", type(math.fabs(-3.0)), "です")

記号を含む式の絶対値を求める｜sympy.Abs()

sympyはxやyなどの記号を含む計算をしたい際に有効なライブラリです。

sympy.Abs()は記号を含む式の絶対値を求めることができます。

事前に開発環境へsimpyをインストールすること、sympyをインポートすることで使用可能です。

googlecolaboratoryを使えばインストールを省略できます。

記号を含む絶対値の計算は次の手順でおこないます。

1. 記号を定義する
2. 計算式を用意する
3. 絶対値を計算する

sympy.Abs（）はAが大文字ですので間違えないよう注意してくださいね。

import sympy
# 1. 記号を定義する
x = sympy.Symbol('x', real=True)

# 2. 計算式を用意する
# |x-3| = 2x -> |x-3| - 2x = 0の形で入力
y = sympy.Abs(x - 3) - 2*x

# 3. 絶対値を計算する
print(sympy.solve(y, x))

リストの絶対値を求める｜numpy.abs()

numpy.abs()は配列の絶対値を計算する関数です。

abs()やmath.fabs()はリストの絶対値を求められません。

しかし、numpy.abs()を使用するとリストの絶対値を計算可能です。

numpyライブラリを使用するには、次の準備が必要です。

1. 開発環境にnumpyをインストールする。
2. numpyをインポートする。

グーグルコラボラトリーを使用している場合、1は必要ありません。

インポートの際、npと省略することが多いです。

import numpy as np

print(np.abs([10, -1.5]))
print(np.abs([10+2j, -1.5+1j]))

numpy.abs()はnumpy.absoluteの短縮系です。
numpy公式ではnumpy.absoluteで説明されています。 
また、２次元以上の配列ではエラーになるので注意が必要です。
２次元以上の配列の絶対値はpandas.abs()で求めることができます。

numpy.fabs()

numpy.fabs()はリストの絶対値を小数点型で返します。

import numpy as np

print(np.fabs([10, -1.5]))

numpy.fabs()では複素数の計算ができないので注意してください。

データフレームの絶対値を求める｜pandas.DataFrame.abs()

pandasはデータ解析を簡単にするライブラリです。

最大となるデータを探したり、指定した項目に沿ってデータを並び替えることも可能です。

pandas.DataFrame.abs()では、データフレームの絶対値を求めることができます。

pandasは外部ライブラリのため、開発環境へのインストールと事前のインポートが必要です。

グーグルコラボラトリーではインポートするだけで使うことができます。

一般的にpandasをpdと略してインポートします。

はじめにデータフレームを用意します。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'a': [4, 5, 6, 7],
    'b': [10, 20, 30, 40],
    'c': [100, 50, -30, -50]})

df.head()

用意したデータフレームの絶対値を求めましょう。

これまでは()の中に数字や式などを入力していましたが、pandasの場合、データフレーム.abs()と書き方が違う点に注意してください。

df.abs()

絶対値を求めるカラムを指定することもできます。今回はスライスという方法で指定します。

スライスはdf[‘カラム名’]で使用可能です。

df["c"].abs()

まとめ

今回はpythonで絶対値を求める方法を6つ紹介しました。

それぞれ特徴がありますが、簡単に使えるという点で組み込み関数 abs()をオススメします。

よくある質問

abs()関数を使用しないで絶対値を計算したいです。

if文を使うことで、abs()関数を使わなくても絶対値を計算することができます。

pythonの絶対値を使うと、どのようなことができますか？

データのばらつきを調べるために絶対値が活躍します。

平均偏差はデータのばらつきを求める計算式で、式は次の通りです。

平均値から各データの差の絶対値の平均（＝絶対値を付けた偏差の平均）

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