Python第5回目　

Last updated at 2026-04-16Posted at 2026-04-16

Numpyとは数値計算を容易にする機能を提供するPythonのライブラリの一つです。
特に多次元配列を操作するための機能と、様々な数値計算用の関数が提供されています。
まあ、簡単に言うと、Pythonでの数値計算を効率よく、かつより早くすることができるライブラリです！

1.1Numpyのインポート

今回もGoogleコラボを使っていきます！
まず、Numpyライブラリをインポートしていきます！
下の文章をコピーして実行してみましょう！

import numpy as np

これをすることによって、今後のプログラムの中で「np」という名前で利用することができます！

1.2配列の構築

1.2.1 一次元の配列の要素の抽出

それでは簡単な例を見ていきましょう！

example.py

x = np.array([1,0. 2,0. 3,0])

新しいコードnp.array() が出てきましたね！
これの引数にリストを渡すことでNumpy配列を生成することができます！
（注）リストとNumpy配列は別物なので注意してください！

それでは抽出をしていきましょう！抽出の方法は覚えているかな？
答えは、要素の番号を指定するでした！
ここでの要素の番号は上の図のように、先頭は０から始まり、末尾は-1から始まります！
以下のコードを実行してみましょう！

x = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])

print(x[0])
print(x[1])
print(x[2])
print(x[3])
print(x[4])

これは先頭から抽出したコードになっています！
では、末尾から抽出した場合の結果はどうなるでしょう？

今までは単体の抽出でしたが、複数の場合の抽出方法を以下に記しておきます！
ぜひ、参考にしてください！
実行して結果を確認しましょう！

x = np.array([1.0, 2.0,3.0, 4.0, 5.0])

print(x[1:])
print(x[:4])
print(x[1:4])

1.2.2 2次元の場合

基本は１次元と同様です！
まずは配列を作成しましょう！

 x = np.array([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])

続いて、作成したNumpy配列の情報（要素の個数など）について確認していきましょう！
以下のコードを実際に実行して確認してみましょう！

print(x.shape) //配列の形状
print(x.ndim)  //配列の次元
print(x.size)  //要素の個数
print(x.dtype)  //要素のデータ型

1.3 Numpyの算術計算

ここではNumpyにおける四則演算（足し算、引き算など）について説明していきます！
第１回目とほぼ同じですので復習と思って実行していきましょう！
それではまず、Numpy配列を作成しましょう！

x = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
y = np.array([4.0, 5.0, 6.0])

それでは四則演算のコードを実行していきましょう！
上から一つ一つ実行していってください！

print(x + y) //足し算
print(x - y) //引き算
print(x * y) //掛け算
print(x / y) //割り算

1.4 Numpy配列の生成方法

今まではnp,array() を使って作成していきましたね！
ここからは、別の方法で作成していきましょう！

1.4.1 np.arrange

np.arrange を使っていただくことで、一定間隔で並べられた数字をつくることが可能になります！
一言でいうと、rangeとほぼ同じです！
実際に実行してもらうほうが理解しやすいので、実行してみましょう！

np.arrange(5)
np.arrange(1,11)

実行できましたか？
実行してみたら意外と簡単に理解できたと思います！
現在、数字と数字の間が１ですが、これを別の数字にするにはどうしたらいいでしょうか？
答えは下のコードになります！

np.arrange(0,11,2)

このように第３引数に数字を入れることで、0から10までの公差2の配列が生成されます！
これは正負どちらも対応可能となっています！

1.4.2 np.linspace

np.linspace もnp.arrangeとほぼ同じです！
違うところは``np.linspace''は第３引数に公差ではなく、要素数を渡します！
実際に例を見ていきましょう！

np.linspace(1, 50, 5)

できましたか？？
以上でNumpy配列の生成方法については終了です！
残るは基本的な関数だけ！しっかり覚えていきましょう！

1.5 Numpyの基本的な関数

1.5.1 append()

NumPy の append() 関数は、配列の末尾に値を追加するための関数です。これにより、既存の配列を容易に拡張することができます。

import numpy as np
array = np.array([0,1,2])

append = np.append(array, [3, 4])
print(append)

1.5.2 mean() sum() max() min()

mean() 関数は、配列の要素の平均値を計算します。これにより、データの中心傾向を簡単に把握することができます。

import numpy as np
array = np.array([10, 20, 30, 40])

mean = np.mean(array)
print(mean)

sum()、max()、min()は見たことありますね！
sum()は合計の値、max()は最大値、min()最小値になります！これは簡単なので例題は省きますね！

1.5.3 sort()

配列内の要素を昇順または降順に並べ替える関数です。データの前処理や結果の整理に使用されます。

import numpy as np

a = np.array([5, 3, 1, 4, 2])
b = np.sort(a)

print(b)

ほかにもいろいろありますが、数学の内容が大学レベルになりますのでここまでにします！お疲れ様でした！

確認問題

理解度チェックテスト

今回はありません！お疲れ様でした！

最後に

次回は、体験会で行った画像収集について勉強していきます！
残り3回です！最後まで頑張っていきましょう！

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