NumPyのインストールと簡単な使い方

2019年11月28日

みなさまおはこんばんにちは、せなです

今回はPythonの外部ライブラリ「NumPy」のインストール方法と簡単な使い方の解説をしたいと思います

始めに

開発環境

  • Windows10
  • Python3.8

インストールにはパッケージ管理システムの「pip」を使用して行います

pipについてよく分からないという方は以下の記事を読んでみて下さい

リンク:pipってなに?

NumPyとはなにかを簡単に説明

NumPyはPythonにおける数値計算などを高速化するために使われます

Pythonは動的型付け言語のひとつなのでJavaやC言語などの静的型付け言語と比較して計算に多くの時間がかかります

それを解決するために使われているのがNumPyです

NumPyの内部のほとんどはC言語によってされており、これを使用することでC言語による大幅な高速化を行うことができます

まとめるとNumPyを使用することでPythonでの計算にかかる時間を大幅に短縮できるということになります

インストール方法

※Anacondaなどを使用している方はpipでインストールを行わないでください
エラーの原因になります

コマンドラインに以下のコマンドを打ちこんでインストールを行いましょう

pip install numpy

Successfully installed numpy-1.0.0」のように表示されていればインストール完了です

既にインストール済みの場合は「Requirement already satisfied: ...」のように表示されます

使用頻度の高いNumPy関数

簡単に一部の関数を紹介します

NumPyのインポート

import numpy as np

配列の作成

一次元配列:array()

np.array([1, 2, 3])
----結果----
[1 2 3]

二次元配列:array()

np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
----結果----
[[1 2 3]
 [4 5 6]]

すべての要素が0の配列:zeros()

np.zeros(5)
----結果----
[0. 0. 0. 0. 0.]

すべての要素が1の配列:ones()

np.ones(5)
----結果----
[1. 1. 1. 1. 1.]

指定した値から値までの配列を作成:arange()

np.arange(5)
np.arange(5, 9)
np.arange(5, 9, 3)
----結果----
[0 1 2 3 4]
[5 6 7 8]
[5 8]

指定範囲内を指定した値で分割した配列の作成:linspace()

linspaceは(始値, 終値, (option...))のように記述します

np.linspace(1, 5, num=5)
np.linspace(2.2, 9.5, num=5)
----結果----
[1. 2. 3. 4. 5.]
[2.2   4.025 5.85  7.675 9.5  ]

配列情報

  • dtype:要素の型を表示
  • size:要素数の表示
  • shape:各次元の数を表示
  • ndim:行の次元数を表示
list = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
list.dtype
list.size
list.shape
list.ndim
----結果----
int32
6
(2, 3)
2

配列操作

  • diagonal():指定要素との対角線上の要素を表示
  • flatten():1次元に配列化
list = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
list.diagonal()
list.flatten()
----結果----
[1 5]
[1 2 3 4 5 6]

配列の形状変化:reshape()

list = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
list.reshape(3, 2)
----結果----
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]