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NumPy講座

NumPyは強力な数値計算系ライブラリの1つです。これがあるから、Pythonを使うといってもいいくらいです。

N次元配列(行列)
  • 初期化 ・・・ a= np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
  • 行列の形状確認 ・・・  a.shape  #結果はタプルとして返ることに注意
  • 行列の型確認 ・・・ a.dtype
  • 行列の次元確認・・・np.ndim(a)
  • 1次元配列への変換 ・・・  A = a.flatten()
  • 配列による要素の指定 ・・・  A[np.array([0,2,4])]   #インデックス0,2,4番目の要素を取得(この場合結果は1次元行列)
  • 各要素への一括演算(+、ー、*、/、=、>、<)等号・不等号の場合は、True・Falseが出力
  • 要素の合計値を出す ・・・  np.sum(np.array([1,0.5]))
  • 型変換 ・・・   y=y.astype(np.int)    #例えば boolean型をintに変化
  • 配列変数の生成 ・・・ x=np.arange(-5.0,5.0,0.1)   #-5.0から5.0まで0.1刻みの値を配列として格納
  • 行列積計算 ・・・ np.dot(x,y)


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