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)