これまでのNumpyの記事Part1-9をまとめました。
辞書的に使っていただけましたら幸いです！
本シリーズでは基本的にこちらの公式ドキュメントを参考にしております。
学べること一覧
- Numpyとは？
- インストール方法
- インポート方法
- Numpyにおけるarrayとは？
- PythonリストからNumpyの配列を作成する
- 配列内の値を取得する（スライス表記）
- Python知るとndarrayの違い
- ndim, shape, size, dtypeの使用方法
- np.zeros(), np.ones(), np.empty(), np.arange(), np.linspace()の使用方法
- sort,concatenate,reshapeの使用方法
- np.newaxisとnp.expand_dimsを用い、配列の次元を増やす方法
- np.vstack(), np.hstack(), np.vsplit(), np.hsplit(), copy()の使用方法
- 配列同士の四則演算
- sum()
- ブロードキャスト
Numpyとは・インストール - Part1
この記事ではそもそもNumpyとは？というライブラリについてからインストール方法まで学べます。
Numpyのインポートと"array" - Part2
この記事ではNumpyのインポート方法とNumpyの中で最も重要な要素であるArrayについて学べます。
これだけは押さえたいndarray基礎編 - Part3
この記事ではNumpyの配列であるndarrayの基本的な作成方法である、Pythonリストからの作成が学べます。
また、スライス表記などを用い、配列から値を取得する方法を学べます。
これだけは押さえたいndarray - Part4
この記事ではndim, shape, size, dtypeこれらを用い、配列の構造を表す情報を知る方法を学べます
また、np.zeros(), np.ones(), np.empty(), np.arange(), np.linspace()これらを用い、簡単に配列を作成する方法を学べます。
これだけは押さえたいndarray配列操作編 - Part5
この記事では以下のことについて詳しく学ぶことができます。
- sort : ソートされた新しい配列を返します
- concatenate : 2つ以上の配列を結合させます
- reshape : 配列の形を変えることができます（サイズは変えることができません）
np.newaxisとnp.expand_dims - Part6
この記事ではnp.newaxisとnp.expand_dimsを用い、配列の次元を増やす方法を学べます。
既存の配列から新しい配列を作成する - Part7
この記事では既存の配列から新しい配列を作成する方法を学べます。
具体的には、np.vstack(), np.hstack(), np.vsplit(), np.hsplit(), copy()について学べます。
配列の四則演算とsumの使い方-Part8
この記事では配列同士の四則演算の基礎。そして、sum()を用いた配列内の要素計算のやり方を学べます。
ブロードキャスト - Part9
違うサイズの配列同士の計算をも可能にするNumpyのブロードキャストについて学べます。
最後に
Part10を持って【初心者向けNumpy全まとめ】は一旦終了します！
これからも機械学習のための学びをたくさんみなさんに共有させていただきますので、ぜひフォローお願いいたします！一緒に学習頑張りましょう！！
ここまで読んでください、ありがとうございました！！
（機械学習エンジニア職での就職を目指している初心者ですので、間違えているところがあれば指摘していただけたら幸いです。）