Numpy 入門

モジュールのインポート

import numpy as np

ndarray 1次元配列

a = np.array([1,2,3]) # ndarray 配列
a, a*2

(array([1, 2, 3]), array([2, 4, 6]))

a.ndim # 配列の次元

1

a.shape # 配列のサイズ（要素数）

(3,)

p = [1,2,3] # リスト
p, p*2

([1, 2, 3], [1, 2, 3, 1, 2, 3])

len(p) # 要素数

3

ndarray 2次元配列

aa = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # ndarrayの2次元配列
aa

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

aa.ndim, aa.shape # 配列の次元，サイズ（要素数）

(2, (2, 3))

ndarray 3次元配列

aaa = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[6,7]]]) # ndarrayの3次元配列
aaa

array([[[1, 2],
        [3, 4]],

       [[5, 6],
        [6, 7]]])

aaa.ndim, aaa.shape # 配列の次元，サイズ（要素数）

(3, (2, 2, 2))

np.zeros(5) # 全ての要素が０の１次元配列

array([0., 0., 0., 0., 0.])

np.zeros((2,4)) # 全ての要素が０の２次元配列

array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])

np.ones(5) # 全ての要素が１の１次元配列

array([1., 1., 1., 1., 1.])

np.empty(4) # 要素無指定の１次元配列

array([0., 0., 0., 0.])

np.empty(3) # 要素無指定の１次元配列

array([1.63437886, 0.55950035, 0.12555924])

np.empty((2,4)) # 要素無指定の２次元配列

array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])

乱数

np.random.rand(5) # ０以上１以下の一様乱数の１次元配列

array([0.27537731, 0.46918484, 0.17929417, 0.44969937, 0.86343185])

np.random.rand(2,4) # ０以上１以下の一様乱数の２次元配列

array([[0.1007556 , 0.36548795, 0.57395633, 0.15180719],
       [0.51545797, 0.36169697, 0.38809973, 0.60301043]])

配列の演算（1次元配列と2次元配列）

a = np.array([3,2,1]) # ndarrayの1次元配列
a*100, a+a, a*a

(array([300, 200, 100]), array([6, 4, 2]), array([9, 4, 1]))

aa = np.array([[1,2,3],[30,20,10]]) # ndarrayの2次元配列
aa

array([[ 1,  2,  3],
       [30, 20, 10]])

a.shape, aa.shape # 最後の次元の要素数が一致

((3,), (2, 3))

a+aa

array([[ 4,  4,  4],
       [33, 22, 11]])

配列の演算（要素数が一部異なる2次元配列）

b = np.array([[1],[2],[3]])
bb = np.array([[4,-4],[5,-5],[6,-6]])
b,bb

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

b.ndim, bb.ndim # 配列の次元

(2, 2)

b.shape, bb.shape # 最後の次元の要素数が一致

((3, 1), (3, 2))

b+bb

array([[ 5, -3],
       [ 7, -3],
       [ 9, -3]])

配列の積

x = np.array([[1,20,300],[4,50,600]])
y = np.array([[1,2],[20,40],[300,600]])
x,y

(array([[  1,  20, 300],
        [  4,  50, 600]]),
 array([[  1,   2],
        [ 20,  40],
        [300, 600]]))

x.shape, y.shape

((2, 3), (3, 2))

np.dot(x,y) # 行列の積

array([[ 90401, 180802],
       [181004, 362008]])

配列の変形

y.flatten() # 1次元配列に変形

array([  1,   2,  20,  40, 300, 600])

y2 = y*3
y,y2

(array([[  1,   2],
        [ 20,  40],
        [300, 600]]),
 array([[   3,    6],
        [  60,  120],
        [ 900, 1800]]))

配列の結合

np.concatenate([y,y2],axis=0) # 配列の結合

array([[   1,    2],
       [  20,   40],
       [ 300,  600],
       [   3,    6],
       [  60,  120],
       [ 900, 1800]])

np.concatenate([y,y2],axis=1) # 配列の結合

array([[   1,    2,    3,    6],
       [  20,   40,   60,  120],
       [ 300,  600,  900, 1800]])

配列の要素に対する計算

a = np.array([3,1,10]) # ndarrayの1次元配列
a

array([ 3,  1, 10])

np.prod(a) # 要素の積

30

np.mean(a) # 要素の平均

4.666666666666667

np.max(a), np.min(a), np.sum(a) # 最大，最小，要素の和

(10, 1, 14)

np.log(a), np.log10(a)

(array([1.09861229, 0.        , 2.30258509]),
 array([0.47712125, 0.        , 1.        ]))

np.sqrt(a)

array([1.73205081, 1.        , 3.16227766])

b = np.array([-90,-180,-360]) # ndarrayの1次元配列
b

array([ -90, -180, -360])

np.abs(b)

array([ 90, 180, 360])

円周率 $\pi$

np.abs(b)

3.141592653589793

th = -b*np.pi/180.0
th

array([1.57079633, 3.14159265, 6.28318531])

np.set_printoptions(suppress=True, precision=3, floatmode='fixed') # ndarrayの精度指定
th

array([1.571, 3.142, 6.283])

st = np.sin(th)
ct = np.cos(th)
tt = np.tan(th)
st, ct, tt

(array([ 1.000,  0.000, -0.000]),
 array([ 0.000, -1.000,  1.000]),
 array([ 1.633e+16, -1.225e-16, -2.449e-16]))