Python-Numpyライブラリの学習

Numpyはデータ科学分野で最も基礎的なPythonライブラリであり、線形代数などの数学知識と効果的に結びつける高速で効率的な数学演算を提供しています.また、NumpyはC言語に基づいて実現されるため、C/Matlabに匹敵する実行効率があります.
1、Arrayの作成

import numpy as np

#        
# list1 = [1, 2, 3, 4]
# array1 = np.array(list1)
# array1
#       
# list2 = [5, 6, 7, 8]
# array2 = np.array([list1,list2])
# array2

#        
# array3 = np.arange(1, 10, 3)  #np.arange(n, m, p)  n m-1   p    
# array3

#    ，     
# array4 = np.zeros(3,3)  #np.zeros(n)    n    
# array4
# array5 = np.zeros([4,5])  #np.zeros([m,n]) m n    
# array5

#          
# array6 = np.eye(3)  #np.eye(n) n     
# array6

2、素早くArrayを作成する

import numpy as np

# np.random.randn(n)      n,     float     
np.random.randn(10) 
# np.random.randint(m,size(a,b))        int    0 m-1 a*b    
np.random.randint(10,size=(3,4)) 
#   reshape     
np.random.randint(10,size=(3,4)).reshape(6,2)

3、Arrayの属性

import numpy as np

#       
array1 = np.array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8]])
array1

#        
array1.shape

#          
array1.size

#          
array1.dtyp  #            ，        

4、Arrayのアクセス

import numpy as np

#       
array1 = np.arange(1, 10)
array1
#         
array1[2] # index  0   array[n]    n+1    
array1[1:3] #             

#     
array2 = np.array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8]])
array2
array2[1][0] #            
array2[1,0] #        
 
#     
array3 = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])
array3[:2, 1:] #     ，     。         ，        

5、Array共通関数

import numpy as np

#    
a = np.random.randint(10, size=12).reshape(3,4)

# unique()  
np.unique(a)  #           

# sum()  
sum(a)  #        
#      
sum(a[0])  #          
#      
sum(a[:,0])  #          

# max()  
a.max()  # a      
#              sun()    
max(a[0])   #         
max(a[:,0])  #         

6、配列演算

import numpy as np

#         
array1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
array2 = np.array([[0,1,2],[2,3,0],[4,5,6]])

#            
# array1 + array2
# array1 - array2

#          
# array1 * array2

#          
# array1 / array2  #              0

7、マトリックスの作成

import numpy as np

#      
a = np.mat([[1,2,3],[4,5,6]])

#              
b = np.mat(np.random.randint(10, size=6).reshape(3,2))

8、行列の演算

import numpy as np

#       
A = np.mat([[1,2,3],[4,5,6]])
B = np.mat([[7,8,9],[2,4,8]])

#              
# A + B  
# A - B  #        

#    
'''
    A * B       ！
                            
'''
#          B   3*2   
B.T  
A * B.T