Numpy 基本演算メモ

Pythonの数値計算ライブラリ、Numpyでよく使うやつのメモ。だいたいnpという名前でインポートされることが多い。随時更新予定。

import numpy as np

array

行列を作る。

>>> np.array([1, 2, 3])
array([1, 2, 3])
>>> np.array([[1, 2], [3, 4]])
array([[1, 2],
       [3, 4]])

T

転置行列を作る。

>>> a = np.array([[1, 3], [2, 1]])
>>> a
array([[1, 3],
       [2, 1]])
>>> a.T
array([[1, 2],
       [3, 1]])

zeros, ones

zerosは0で、onesは1で埋められた、指定された形の行列を生成する。

>>> np.zeros(3)
array([ 0.,  0.,  0.])
>>> np.zeros([3, 3])
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]])
>>> np.ones(3)
array([ 1.,  1.,  1.])
>>> np.ones([3, 3])
array([[ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.]])

eye

単位行列を作る。

>>> np.eye(3)
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])

diag

対角行列を作る。

>>> np.diag([1, 2, 3])
array([[1, 0, 0],
       [0, 2, 0],
       [0, 0, 3]])

vstack, hstack

行列の合成に使われる。使い方は次の通り。

>>> a = np.array([1, 1, 1])
>>> b = np.array([2, 2, 2])
>>> np.vstack([a, b])
array([[1, 1, 1],
       [2, 2, 2]])
>>> np.hstack([a, b])
array([1, 1, 1, 2, 2, 2])

dot

内積を計算する。

>>> np.dot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
14

cross

外積を計算する。

>>> np.cross([0, 1], [1, 0])
array(-1)

flatten

一次元配列に変更する

>>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
>>> a.flatten()
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

random.rand

ランダムな数値の行列を生成する。

>>> np.random.rand(3)
array([ 0.37043199,  0.67058649,  0.53891633])
>>> np.random.rand(2, 3)
array([[ 0.50614319,  0.04483549,  0.39542568],
       [ 0.04853891,  0.55439793,  0.81737454]])