1. numpyのデータ型(備忘録)

＊見た目がよろしくないが、うまい改善方法はないか？＊
＊足りない内容は、書いたら追加していく＊

はじめに

ipythonを起動する

$ ipython

numpyをimportする

In [1]: import numpy as np

配列をつくってみる

numpyの配列の要素はすべて同じ型になる

In [2]: np.array([1, 2, 3])
Out[2]: array([1, 2, 3])

違う型を入れればアップキャストされる

In [3]: np.array([1.0, 2, 3])
Out[3]: array([1., 2., 3.])

型を指定できる

In [4]: np.array([1, 2, 3], dtype='float')
Out[4]: array([1., 2., 3.])

行列もつくれる

In [5]: np.array([range(i, i + 5) for i in [1, 3, 5]])
Out[5]:
array([[1, 2, 3, 4, 5],
       [3, 4, 5, 6, 7],
       [5, 6, 7, 8, 9]])

np.array()以外でも配列はつくれる

In [6]: np.eye(3)
Out[6]:
array([[1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.]])

In [7]: np.random.normal(0, 1, (4, 4))
Out[7]:
array([[-0.1503825 , -0.15582256,  0.46814205, -1.19469693],
       [ 0.9503649 ,  2.43902715,  0.22566786,  0.28678101],
       [ 1.36357946,  0.25251715, -1.26201554,  0.65962077],
       [-0.53415269,  0.249285  ,  0.24834751,  1.00351729]])

他にもいろんな関数がそろっている。
どうしたらそれを確認できるか？

関数リストを、以下の補完機能でみることができる。
[tab]は、その位置でtabキーを押下せよ、の意味。

In [8]: np.[tab]

In [9]: np.random.[tab]

関数の実装の詳細を知りたかったら、以下のようにする。

In [10]: np?

In [11]: np.random?

In [12]: np.random.normal?

[tab]と?を使いこなそう。