【NumPy】Python NumPy基礎編(演算: ベクトル・行列)
こんにちは
今日はNumPyの基本的な使用方法について話していきたいと思います！
できること
など・・・
インポート
まずはモジュールをインポートします。
※numpyをインストールしていない場合はインストールしましょう⇓
【NumPy初心者必見】NumPyのインストール方法まとめました！ | 侍エンジニア塾ブログ（Samurai Blog） - プログラミング入門者向けサイト
慣習的にnumpyはnpとします。
import numpy as np
多次元配列
多次元配列とはベクトルと行列のことです。
np.array(ベクトルor行列)
ベクトルの表記と行列の書き方に注意してください。
ベクトル
np.array([数字列])
v = np.array([1, 2, 3])
v
>>>array([1, 2, 3])行列
行列は同じ行を[ ]でくくって、列はカンマで繋げます。
np.array([数字列],
[数字列],・・・)
a = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
a
>>>array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
配列の形・次元・要素数
配列の形は、.shape
次元は、.ndim
要素数は、.size
で確認できます。
print(a.shape)
print(a.ndim)
print(a.size)
>>>(2,3)
>>>2
>>>6
ベクトル・行列計算
ベクトルと行列計算です。今回は例で3×3行列を扱います。
a =np.array([[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]])四則演算
和
a+a
>>>array([[2,4,6],
[8,10,12],
[14,16,18]])
差
a-a
>>>array([[0,0,0],
[0,0,0],
[0,0,0]])
商
a/a
>>>array([[1.,1.,1.],
[1.,1.,1.],
[1.,1.,1.]])
要素積
a*a
>>>array([[1,4,9],
[16,25,36],
[49,64,81]])
行列積
np.dot(a, a)
>>>array([[30,36,42],
[66,81,96],
[102,126,150]])
転置行列
転置行列は、.Tを付けるだけで可能です。
a.T
>>>array([[1,4,7],
[2,5,8],
[3,6,9]])
行列の次元変更
行列の次元を1次元にするには、.reshape(-1)とします。
b = a.reshape(-1)
b
>>>array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])そして、3×3行列に戻したいときは、reshape(3, 3)とします。
※n×m=要素数とならなければいけないです。
b.reshape(3, 3)
>>>array([[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]])
それでは🌏
最終更新日
2020/12/31
