numpyライブラリの知識点のまとめ

numpy知識点まとめ
1)作成

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1,2,3,4])     #      
>>> b = type(a)              #          
>>> c = a.shape              #         
'numpy.ndarray'>
>>> d = a.reshape((2,2))       #            ，           
>>> a[1] = 100               #   a        100，d            100

2)要素タイプ

>>> e = a.dtype          #      (    64      Python，       62 )                 int64                           
>>> af = np.array([1,2,3,4], dtype = np.float) #    dtype        ，    int，complex       
>>> af1 = af.astype(np.int32)          '      '

3)配列の自動生成
arang()は、開始値、終了値、ステップ長を指定して等差数列の1次元配列を作成します.結果には終了値は含まれません.

>>> print np.arange(0, 1, 0.1)     
[0.  0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6  0.7  0.8  0.9]

Linspace()は、開始値、終了値、要素の個数を指定することによって等差数列の1次元配列を作成し、endpointパラメータによって終了値が含まれるかどうかを指定できます.デフォルト値はTrue、すなわち終了値が含まれます.

>>> np.linspace(0, 1, 10)   #   1/9
[ 0.  ,  0.11111111,  0.22222222,  0.33333333,  0.44444444,
 0.55555556,  0.66666667,  0.77777778,  0.88888889,  1.    ]
>>>np.linspace(0, 1, 10, endpoint=False)   #   1/10
[ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9]

logspace()はlinspace()と似ていますが、作成される配列は等比数列です.次の例では、開始値0が、終了値2が

>>>np.logspace(0, 2, 5)
[   1.        ,    3.16227766,   10.        ,   31.6227766 ,  100.        ]
>>>np.logspace(0, 1, 12, base=2, endpoint=False)
[   1.        ,    1.05946309,   1.12246205,    1.18920712,   1.25992105,    1.33483985,  1.41421356,  1.49830708,  1.58740105,  1.68179283, 1.78179744,  1.88774863]

zeros()、ones()、empty()は、指定した形状とタイプの配列を作成できます.

>>>np.empty((2,3), np.int)    #np.int   "int"  

full()配列要素を指定した値に初期化する

>>>np.full(4, np.pi)
[ 3.14159265,  3.14159265,  3.14159265,  3.14159265]

frombuffer()、fromstring()、fromfile()などの関数は、バイトシーケンスまたはファイルから配列を作成できます.

>>>s = “abcdefgh”
>>>np.fromstring(s, dtype=np.int8)
[ 97,  98,  99, 100, 101, 102, 103, 104], dtype=int8

未完待続......