Python NumPy

Python NumPy

Python | Python matplotlib |

• http://www.numpy.org/

ドキュメント

• http://docs.scipy.org/doc/

リファレンス

• https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.2/genindex.html

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

• http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial

• 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

• http://www.scipy.org/Installing_SciPy/Linux

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
  • http://www.microsoft.com/en-us/download/confirmation.aspx?id=44266

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

• https://qiita.com/supersaiakujin/items/d63c73bb7b5aac43898a

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>

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]])