Numpy#基本操作

この記事はnumpyの簡単操作をメリします。

インストール

conda install numpy
pip install numpy

Numpy配列はのメインはVectors(1d)、Matrix(2d)2種類があります。

Veactors

import numpy as np

#create a python list
my_list=[1,2,3]

np.array(my_list)

このコードはPythonのListを作成しnumpyライブラリのarrayメソッド使ってnumpy配列に変換します。

array([1, 2, 3])

そちらは戻り値ですね。

Matrix

my_max=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
np.array(my_max)

今度は2d配列を作ってarrayメソッド使ってnumpy配列に変換します。

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

これは戻り値ですね。

arange()

このメソッド使えば素早く配列を作ることができます。

np.arange(0,10)

numpy配列を作ります。Elementsは0から9まです。

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

これは戻り値です。

np.arange(0,10,2)

numpy配列を作ります。Elementsは0から9まですが、Elementsの間隔値は2です。

array([0, 2, 4, 6, 8])

これは戻り値です。賢いのみんなさんも気がつくかもしれませんが、操作はPythonのrange()と同じです。

zeros()

このメソッド使えば簡単にElementsがすべて0の配列作れます。

np.zeros(4)

numpy配列を作ります。

array([0., 0., 0., 0.])

これは戻り値です。注意するのはすべての値もFloatです。

ones()

このメソッド使えば簡単にElementsがすべて1の配列作れます。

np.ones(4)

numpy配列を作ります。

array([1., 1., 1., 1.])

これは戻り値です。注意するのはすべての値もFloatです。

linspace()

このメソッド使えばScaleされた配列を作ることができます。

np.linspace(0,5,10)

いまから0から5まで10のPointを作ります。

array([0.        , 0.55555556, 1.11111111, 1.66666667, 2.22222222,
       2.77777778, 3.33333333, 3.88888889, 4.44444444, 5.        ])

これは戻り値です。

random.rand()

このメソッド使えば0〜1までの乱数をもらえます。

np.random.rand(5)

乱数の1d配列を生成します。

array([0.6123375 , 0.13346348, 0.10468876, 0.12124248, 0.88995972])

これは戻り値です。

np.random.rand(5,5)

今度は2dの乱数を生成します。

array([[9.01455370e-01, 6.61017279e-02, 8.94934331e-01, 5.06619658e-01,
        1.88133499e-01],
       [2.47083449e-01, 3.91014965e-01, 6.16761073e-01, 3.12968844e-01,
        6.89859720e-01],
       [2.56588580e-01, 8.68820423e-04, 4.78664817e-01, 2.42906271e-01,
        4.81804262e-01],
       [8.73052585e-03, 7.52025655e-01, 1.16578333e-01, 7.97146587e-01,
        7.14861674e-01],
       [4.09633844e-01, 5.83493980e-01, 5.58591442e-01, 3.78905262e-01,
        5.04233459e-01]])

これは戻り値です。

random.randn()

標準正規分布

np.random.rand(5)

np.random.rand(5,5)

np.random.randint()

このメソッド使えば、設定範囲以内の乱数がもらえます。

np.random.randint(1,100,10)

1より大き、100より小さいの乱数配列(長さ10)が戻ります。

reshape()

1d配列を2d配列に変換します。注意するのは大きなはびったりする必要があります。

例えば25個のElementsが入ってるの配列は5x5の2D配列にしかreshape()できません。

arra=np.arange(25)
arra.reshape(5,5)

max()

配列に中に一番大きな値を戻ります。

min()

配列に中に一番小さな値を戻ります。

argmax()

配列に中に一番大きな値のIndexを戻ります。

argmin()

配列に中に一番小さな値のIndexを戻ります。

arg.shape()

配列の”形”が戻ります。

arra=np.arange(25)
arrb=arra.reshape(5,5)
np.shape(arra)
np.shape(arrb)

1dと2dの配列をshape()にいれます。

(5,5)

(7,)

これが結果です。

dtype()

配列のデータタイプが戻ります。

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