NumPyのインストールと簡単な使い方
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
Contents
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]]