要約
NumPy（ナンプアイ）はPythonで数値計算をするためのライブラリです。
配列や行列の計算を高速に処理することができ、科学技術分野でのデータ分析や数値シミュレーションに広く使われています。
NumPyを使用するには、インストールが必要ですが、Pythonの標準ライブラリに含まれているため、簡単に導入できます。
NumPyは、Pythonにおける数値計算系ライブラリの中でも最も基盤的な存在と言えます。
詳細内容
NumPyは、Pythonで数値計算をするためのライブラリで、高速な配列演算ができます。
以下に、NumPyを使った基本的な操作を説明します。
## 1. NumPyのインストールNumPyは、pipコマンドを使って簡単にインストールできます。
ターミナル（Mac/Linux）またはコマンドプロンプト（Windows）を開いて、以下のコマンドを実行します。
“`
pip install numpy
“`## 2. NumPyを使って配列を作成する以下のように、NumPyではnpという名前でライブラリをインポートします。
配列は、np.array()メソッドを使って作成します。
“`python
import numpy as npa = np.array([1, 2, 3]) # 1次元配列
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 2次元配列
c = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) # 3次元配列
“`## 3. 配列の形状を確認するNumPyでは、配列の形状を確認することができます。
配列.shapeで、配列の形状を取得できます。
“`python
import numpy as npa = np.array([1, 2, 3]) # 1次元配列
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 2次元配列
c = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) # 3次元配列print(a.shape) # (3,)
print(b.shape) # (2, 3)
print(c.shape) # (2, 2, 2)
“`## 4. 配列の操作NumPyでは、多次元配列の要素操作が簡単にできます。
以下は、配列の要素を取得、更新する方法です。
“`python
import numpy as npa = np.array([1, 2, 3]) # 1次元配列
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 2次元配列print(a[0]) # 1
print(b[1,2]) # 6a[1] = 4
b[0,2] = 0print(a) # [1, 4, 3]
print(b) # [[1, 2, 0], [4, 5, 6]]
“`また、NumPyでは、配列同士の演算が簡単にできます。
“`python
import numpy as npa = np.array([1, 2, 3]) # 1次元配列
b = np.array([4, 5, 6]) # 1次元配列c = a + b # [5, 7, 9]
d = a – b # [-3, -3, -3]
e = a * b # [4, 10, 18]
f = a / b # [0.25, 0.4, 0.5]print(c)
print(d)
print(e)
print(f)
“`## 5. 内積の計算NumPyでは、多次元配列の内積も簡単に計算できます。
内積の計算は、.dot()メソッドを使います。
“`python
import numpy as npa = np.array([1, 2, 3]) # 1次元配列
b = np.array([4, 5, 6]) # 1次元配列c = np.dot(a, b) # 32print(c)
“`以上が、NumPyの基本的な操作の説明です。
NumPyを使うことで、高速な配列演算が可能になります。
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