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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.


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 )