隅田川沿いを歩きつつ

Manual & Tips for me

NumPyの初めの一歩

Pythonを勉強しているとNumPyはたくさん目にする。

NumPyは行列とか数学的なことをする場合に使うものだと思っていて、勉強するのはもう少し後になるのかなと思っていました。

けど、全然そんなことはなく便利でした。

便利なNumPy

まず、NumPyをインポートします。

import numpy as np

基本のリスト

np.array([1,2,3])
# array([1, 2, 3])

1行以上のリスト

np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# array([[1, 2, 3],
#        [4, 5, 6]])

リストの行と列の数の確認

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
np.shape(a)
# (2, 3)

複数の行と列

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

0のリスト(1行)

np.zeros(10)
# array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])

1のリスト(5行5列)

np.ones((5,5))
# array([[1., 1., 1., 1., 1.],
#        [1., 1., 1., 1., 1.],
#        [1., 1., 1., 1., 1.],
#        [1., 1., 1., 1., 1.],
#        [1., 1., 1., 1., 1.]])

1ずつ増えるリスト

np.arange(1,11)
# array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])

ランダム

np.random.random((3,3))
# array([[0.08910152, 0.44080173, 0.67781888],
#        [0.71417229, 0.49370306, 0.06723678],
#        [0.63298313, 0.43933795, 0.24166997]])

最大値(上のランダムのリスト)

np.max(a)
# 0.714172289264594

最小値(上のランダムのリスト)

np.min(a)
# 0.06723677920677973

平均値(上のランダムのリスト)

np.mean(a)
# 0.42186947810066644

すべて0の5行5列のリスト

np.full((5,5),0)
# array([[0, 0, 0, 0, 0],
#        [0, 0, 0, 0, 0],
#        [0, 0, 0, 0, 0],
#        [0, 0, 0, 0, 0],
#        [0, 0, 0, 0, 0]])

今後、どんどん足していきます。

用語がわからないのでテキトウに書きました。
少しずつ修正していきます。

yuuuha.hatenablog.com