numpyを使ってみる

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numpyを使ってみます。

import numpy as np

np.array

配列を作ります。 

sample_array = np.array([1,2,3,4,5])
sample_array

shapeに関して

sample_array.shape # (5,)

sample_array.reshape(-1,1).shape # (5, 1)

reshapeのエラーメッセージにはだいたいこれで対応。

文字列と数字の格納

np.array([1,2,"A"])
# array(['1', '2', 'A'], dtype='<U21')

数値型と文字列型を同時に入れると、全て文字列として扱われる。

np.zeros()

0の連続する配列を作ります。初期化配列に使ったりする。

np.zeros(10)
# array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])

# 2行3列を0で埋めておく
np.zeros([2,3])

# 1もできる
np.ones(5)
# array([1., 1., 1., 1., 1.])

演算

リストで計算するのと比べると、便利な演算機能です。

sample_array + 2
# array([3, 4, 5, 6, 7])

リストと比較

sample_list = [1,2,3,4,5]
sample_list + 2 # エラー

sample_list = [1,2,3,4,5]
sample_list + [2,2,2,2,2] 
# [3, 4, 5, 6, 7, 2, 2, 2, 2, 2]

sample_list = [1,2,3,4,5]
for i in range(len(sample_list)):
    sample_list[i] = sample_list[i] + 2
print(sample_list)

統計量

# sum
sample_array.sum()
np.sum(sample_array)

# mean
sample_array.mean()
np.mean(sample_array)

# var
sample_array.var()
np.var(sample_array)

# std
sample_array.std()
np.std(sample_array)

二次元配列

sample_array_2 = np.array(
        [[1,2,3,4,5],
        [6,7,8,9,10]])

sample_array_2
# array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
#      [ 6,  7,  8,  9, 10]])

sample_array_2.shape # (2, 5)

np.arange

数列の作成

# 初項１、公差１の等差数列を６にあたるまで作る（６は含まず）
np.arange(start = 1, stop = 6, step = 1)
# array([1, 2, 3, 4, 5])

np.arange(start=0.1, stop=0.8, step=0.2)
# array([0.1, 0.3, 0.5, 0.7])

np.linspace

数列の作成

# -2から2までの等差数列を連続的に作る
np.linspace(-2,2)

# plotで直線・曲線を描く際にx軸でたどる範囲に指定するような使い方もされる

# ０から１０の区間に数値を等間隔で１１個配置した数列
np.linspace(0, 10, 11)
# array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.])

np.tile

同じ値を複数格納

np.tile("A",5) # array(['A', 'A', 'A', 'A', 'A'], dtype='<U1')
np.tile(0,4) # array([0, 0, 0, 0])
np.zeros(4) # 同じ

np.random.choice

sample_array = np.array([1,2,3,4,5])


# 3つの非復元抽出
np.random.choice(sample_array, size=3, replace = False)

# 3つの復元抽出
np.random.choice(sample_array, size=3, replace = True)

np.random.seed()

# randomの出力を固定する
np.random.seed(1)
np.random.choice(sample_array, size=3, replace = False)

行列の計算もとても便利なので、そのうち追記します。

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