【Python】numpyの基本的な使い方

##numpyについて
numpyを利用することで、行列等の数値計算を簡単に計算することが可能です。

###行列の生成

以下のようにnp.arrayにリストを引数にすることで配列を生成できます。

import numpy as np

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

array

実行結果.

array([1, 2, 3, 4])

リストのリストを引数にすることで、行列（２行４列）を作成することができます。

array2 = np.array([[1,2,3,4],[11,22,33,44]])
array2

実行結果.

array([[ 1,  2,  3,  4],
       [11, 22, 33, 44]])

何行何列の行列であるかを調べるためにshapeメソッドを使用することで調べることができます。

array2.shape

実行結果.

(2, 4)

arangeメソッドを使用することで引数の値分の配列を生成することができます。

np.arange(5)

実行結果.

array([0, 1, 2, 3, 4])

###行列の計算

array同士を掛け算するとそれぞれの要素同士で掛け算をした結果が出力されます。

array2

array([[ 1,  2,  3,  4],
       [11, 22, 33, 44]])

array2 * array2

実行結果.

array([[   1,    4,    9,   16],
       [ 121,  484, 1089, 1936]])

array同士であれば足し算、引き算、割り算も同様に行います。
arrayと数字であればそれぞれの要素と数字で計算をします。

array2 ** 3

実行結果.

array([[    1,     8,    27,    64],
       [ 1331, 10648, 35937, 85184]])

###行列の入れ替え

reshapeメソッドを使用することでnp.arangeで作成した配列を引数の値の行列に変形することができます。

array = np.arange(9).reshape((3,3))
array

実行結果.

array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

行と列を入れ替えるに以下で可能です。

array.T

実行結果.

array([[0, 3, 6],
       [1, 4, 7],
       [2, 5, 8]])