「Python NumPy」の版間の差分
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*http://ja.wikipedia.org/wiki/SciPy | *http://ja.wikipedia.org/wiki/SciPy | ||
− | * | + | *先進的な数学をNumPyを使って行うための[[Python]]のライブラリ |
− | * | + | *信号処理、最適化、[[統計]]、など |
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*出版物のクオリティで、インタラクティブにプロットするのを容易にするライブラリ | *出版物のクオリティで、インタラクティブにプロットするのを容易にするライブラリ | ||
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− | *http://www.scipy.org/Installing_SciPy/Linux | + | *http://www.scipy.org/Installing_SciPy/[[Linux]] |
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sudo apt-get install python-numpy python-scipy | sudo apt-get install python-numpy python-scipy | ||
− | ===== | + | =====[[PIP]]を使ってインストール===== |
# pip install numpy | # pip install numpy | ||
− | =====[Python WindowsにPIPをインストール] | + | =====[[Python WindowsにPIPをインストール|PIPを使ってWindowsにインストール]]===== |
− | *Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7 | + | *Microsoft Visual C++ Compiler for [[Python]] 2.7 |
**http://www.microsoft.com/en-us/download/confirmation.aspx?id=44266 | **http://www.microsoft.com/en-us/download/confirmation.aspx?id=44266 | ||
− | C:\ | + | C:\[[Python]]27\Scripts>pip install numpy |
===配列の生成=== | ===配列の生成=== | ||
====リストから生成==== | ====リストから生成==== |
2020年2月16日 (日) 04:31時点における版
Python NumPy
ドキュメント
リファレンス
概要
NumPy
- http://ja.wikipedia.org/wiki/NumPy
- 大部分がCで書かれたPython用の拡張モジュール
- 数値配列、行列を定義し、基本的な操作が可能
SciPy
- http://ja.wikipedia.org/wiki/SciPy
- 先進的な数学をNumPyを使って行うためのPythonのライブラリ
- 信号処理、最適化、統計、など
matplotlib
- 出版物のクオリティで、インタラクティブにプロットするのを容易にするライブラリ
NumPy
- NumPyは多次元配列を扱うライブラリで、主に扱うデータ型は配列である
- 配列は同じ型の要素のセットであり、正の整数のベクターによりインデックス付けされる
Install
apt-getを使ってubuntuへインストール
sudo apt-get install python-numpy python-scipy
PIPを使ってインストール
# pip install numpy
PIPを使ってWindowsにインストール
- Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7
C:\Python27\Scripts>pip install numpy
配列の生成
リストから生成
>>> from numpy import * >>> a = array( [ 10, 20, 30, 40 ] ) >>> a array([10, 20, 30, 40])
arange を使い配列を生成
arange([start,] stop[, step,], dtype=None)
0から始まる整数の配列を生成
>>> b = arange(4) >>> b array([0, 1, 2, 3])
0から3まで 0.5 きざみの配列を生成
>>> np.arange(0,3,0.5) array([ 0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. , 2.5])
等しく割り付けられた配列を作成
>>> c = linspace(-pi,pi,3) >>> c array([-3.14159265, 0. , 3.14159265])
既存の配列から生成
>>> a1 = array([10,20,30]) >>> a2 = array([1,2,3]) >>> a3 = (a1 + a2) * 2 >>> a3 array([22, 44, 66])
多次元配列
>>> x = ones( (3,4) ) >>> x array([[ 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1.]]) >>> x.shape # タプルで次元を取得 (3, 4)
既存の配列の次元を変更
>>> y = arange(12) >>> y array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) >>> y.shape = (3,4) >>> y array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]])
参照
箇所を指定
1次元
x[n]
2次元
x[n,m]
範囲を指定
1次元
x[start:end:step]
2次元
x[start:end:step,start:end:step]
行を抽出
x[r] x[r,] x[r,:]
列を抽出
x[,:c]
<blockquote>取り出した値が1次元の配列になるため注意 reshape()</blockquote>
条件を満たすデータを取り出す
操作
次元が異なる配列の演算
それぞれの列に掛ける
>>> x = arange(4) >>> x array([0, 1, 2, 3]) >>> x * 2 array([0, 2, 4, 6])
それぞれの行に足し込む
>>> y = arange(10) >>> y.shape = (2,5) >>> y array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]) >>> y1 = array([10,20,30,40,50]) >>> y2 = y + y1 >>> y2 array([[10, 21, 32, 43, 54], [15, 26, 37, 48, 59]])
© 2006 矢木浩人