この投稿は、自分がNumPyを学んだときの記録です。配列の作り方や形状の確認方法、要素の取り出し、値の再代入といった基本操作についてまとめています。
NumPyとは？
NumPy（Numerical Python）は、Pythonで数値計算を効率よく行うためのライブラリです。
特に、ndarray（エヌディーアレイ）と呼ばれる多次元配列を高速に扱えるのが特徴です。
NumPyのインポート
NumPyを使うには、まずライブラリをインポートします。多くの場合、npという名前で使われます。
import numpy as np
配列を作成する
NumPyの配列は np.array() で作成できます。リストやリストのリストを渡すだけです。
1次元配列
a = np.array([1, 2, 3])
print(a)
2次元配列（行列）
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b)
配列の形状と次元を確認する（shapeとndim）
NumPy配列には、形状や次元を確認する属性があります。
shape（形状）
行数と列数などの形状をタプルで返します。
print(b.shape) # (2, 3)
ndim（次元数）
配列が何次元かを返します。
print(b.ndim) # 2
要素を取得する
インデックスで取得
リストと同じように、インデックスを使って値を取り出せます（0から始まります）。
print(a[0]) # 1
print(b[1, 2]) # 6
スライスで取得
スライスを使うと、範囲を指定して複数の値を取り出せます。
print(a[1:]) # [2 3]
print(b[:, 0]) # [1 4]（全行の1列目）
print(b[0, :]) # [1 2 3]（1行目のすべて）
データの再代入
NumPyの配列は、特定の場所に新しい値を代入することもできます。
a[1] = 99
print(a) # [1 99 3]
b[1, 0] = 100
print(b)
まとめ
| 内容 | 方法 |
|---|---|
| NumPyのインポート | import numpy as np |
| 配列の作成 | np.array([...]) |
| 配列の形状 | 配列.shape |
| 配列の次元数 | 配列.ndim |
| 要素の取得 | 配列[インデックス] |
| スライス | 配列[範囲] |
| 値の再代入 | 配列[位置] = 新しい値 |
この記事は自分の学習をまとめたもので、NumPyの理解を深めるためのものです。配列に関する基本的な操作を繰り返し練習することで、少しずつ慣れていこうと思います。