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。
