#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