#Python基礎（#Numpy 1/2）

1.Numpy

Numpy : Pythonの拡張モジュールで多次元配列を扱う際に便利

人より記憶メモリが少ない私はいつも、あれ？これどうだっけ？という状態に
陥ってその度に同じ検索ワードで検索をしてしまうのでこの機にメモしておこうと思います。

環境は以前の記事で作った環境を使用しています。 → Windows10でpython開発準備

2.list to Numpy

pythonのリストからNumpy配列に変換する方法

import numpy as np

a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])  # PythonのリストからNumPyの配列を作る
print(a) 

実行結果

[0 1 2 3 4 5]
<class 'numpy.ndarray'>

オブジェクトの型を取得・確認：type()関数

print(type(a))

実行結果

<class 'numpy.ndarray'>

3.lit to Numpy 多次元配列

import numpy as np

b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])  # 2重のリストからNumPyの2次元配列を作る
print(b)

実行結果

[[0 1 2]
 [3 4 5]]

ndarrayの形状：shape

print(b.shape) # shapeで形状をタプルとして取得（行数、列数）

実行結果

(2, 3)

4.配列の演算1

import numpy as np

a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])  # 2次元配列

print(a)

#[[0 1 2]
# [3 4 5]]

print(a + 10) # 各要素に10を足す

# [[10 11 12]
#  [13 14 15]]

print(a * 10) # 各要素に10をかける

#[[ 0 10 20]
# [30 40 50]]

5.配列の演算2

配列同士の演算

b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])  # 2次元配列
c = np.array([[2, 0, 1], [5, 3, 4]])  # 2次元配列

print(b)
print("--------------")
print(c)
print("--------------")
print(b + c)
print("--------------")
print(b * c)

実行結果

[[0 1 2]
 [3 4 5]]
--------------
[[2 0 1]
 [5 3 4]]
--------------
[[2 1 3]
 [8 7 9]]
--------------
[[ 0  0  2]
 [15 12 20]]

※厳密には 2次元配列と1次元配列同士の足し算等も出来る等、少し複雑なルールもあるようだが個人的に良く使うものだけメモ