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Python の numpy


前準備

前準備として,Python 処理系のインストールが終わっていること

Windows での Anaconda のインストール手順は、 別の Web ページに記載しています

Ubuntu での Anaconda のインストール手順は、 別の Web ページに記載しています

以下,Anaconda をインストール済みであるものとして説明を続けます.


numpy の npz 形式(numpy.ndarray)ファイルの書き出しと読み込み

import numpy as np
np.savez('hoge.npz',a = np.array([1, 2, 3]), b = np.array([1, 2, 3]))
m = np.load('hoge.npz')
print( m['a'] )
print( m['b'] )

1次元の配列(アレイ)

コンストラクタ

コンストラクタは、オブジェクトを組み立てるためのもの

  1. IPython シェルのコンソールを使う

    Windows では、Anacondaに入っている開発環境 spyder を実行し,右下の ipython コンソールを使うのが簡単.

    スタートメニューで「Anaconda 3...」の下の「spyder」を選んで起動できる. o

  2. 0要素
    import numpy as np
    x = np.zeros(10)
    print(x)
    

    表示の「0.」は「0」のこと

  3. 1要素

    表示の「1.」は「1」のこと

    import numpy as np
    x = np.ones(10)
    print(x)
    

    表示の「1.」は「1」のこと

  4. 乱数(正規分布)
    import numpy as np
    x = np.random.randn(10)
    print(x)
    

  5. 要素指定
    import numpy as np
    x = np.array([3, 1, 2, 5, 4])
    print(x)
    

  6. arange による指定

    -5 から開始して、2 ずつ増やし、4 以上にならないように.

    import numpy as np
    x = np.arange(-5, 4, 2)
    print(x)
    

  7. linespace による指定

    -2 から、2 まで、全部で、9

    import numpy as np
    x = np.linspace(-2, 2, 9)
    print(x)
    

形と次元

numpy の1次元の配列の次元数1.(ndimで得る)

1次元の配列の(<要素数>,)のように表示される(shapeで得る)

import numpy as np
x = np.zeros(10)
print( x.ndim )
print( x.shape )

データ型

1次元の配列のデータ型は numpy.darray.(typeで得る)

配列の要素のデータ型は dtypes を使って表示… 「float64」は浮動小数点数

import numpy as np
x = np.zeros(10)
print( type( x ) )
print( x.dtype )

2次元の配列(アレイ)

コンストラクタ

コンストラクタは、オブジェクトを組み立てるためのもの

形と次元

numpy の2次元の配列の次元数2.(ndimで得る)

2次元の配列の((<要素数>,<要素数>))のように表示される(shapeで得る)

import numpy as np
x = np.zeros((2, 3))
print( x.ndim )
print( x.shape )

データ型

1次元の配列のデータ型は numpy.darray.(typeで得る)

配列の要素のデータ型は dtypes を使って表示… 「float64」は浮動小数点数

import numpy as np
x = np.zeros((2, 3))
print( type( x ) )
print( x.dtype )