NumPyに入門 その１

NumPyとは

Python用の行列計算ライブラリです。
大量のデータを効率的に計算できるような機能が充実している。
ディープラーニングをするにはほぼ必須のライブラリです。
Windows / macOS / Linux 同じように使えます。

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NumPyの使い方

pip install numpy / pip3 install numpy
python3
>>> import numpy as np

以降 np.* で使用します。

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データの初期化

１次元の場合

>>> a = np.array([0, 1, 2])
>>> a
array([0, 1, 2])

２次元の場合

>>> b = np.array(([0, 1, 2] , [3, 4, 5]))
>>> b
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])

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データ同士の加減乗除

>>> a = np.array(([5, 3, 8]))
>>> b = np.array(([2, 1, 3]))

>>> a + b
array([ 7,  4, 11])
>>> a - b
array([3, 2, 5])
>>> a * b
array([10,  3, 24])
>>> a / b
array([2.5  , 3.  , 2.66666667])

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初期値

標準分布に従う乱数を生成

>>> np.random.randn()
0.6971069597047708
>>> np.random.randn(2, 5)
array([[ 0.06724173,  0.81443565, -1.40231797, -1.03814878,  1.52165979],
       [-0.53434462, -0.08328142,  0.20409356,  2.44858899, -1.92150623]])

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スカラへの変換

>>> c = np.random.randn(2, 5)
>>> c
array([[ 1.26717607, -0.53133061,  0.3109047 ,  0.12309104, -0.53160679],
       [ 0.93251521,  0.79879362,  1.80839388,  0.05681128,  0.3855707 ]])
>>> c.sum()
4.620319089229713

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動画で説明を作りました。よかったらご覧ください。
https://youtu.be/TTx2E_6MQwE