マイコン君　Ｐｙｔｈｏｎのメモ

Ｎｕｍｐｙについて

ＰｙｔｈｏｎにはＮｕｍｐｙという行列の計算ができるライブラリがあります。機械学習では、必須なもので、今回は、Ｎｕｍｐｙについてまとめてみました。

簡単にまとめてみます

Ｎｕｍｐｙでよく使うプログラムを下図のとおりまとめてみます。

＜実際のプログラム＞

プログラムを書くと以下のような感じになります。

import numpy as np

###１次元配列###
# ベクトルの定義
a = np.array([1,2,3,4,5])
#配列の内容
print(a)
#要素数
print(a.shape)
#次元数
print(a.ndim)

###2次元配列(3x3)###
b = np.array(
    [[1, 2, 3],
     [4, 5, 6],
     [7, 8, 9]])
#配列の内容
print(b)
#要素数
print(b.shape)
#次元数
print(b.ndim)
#サイズ
print(b.size)

###2次元配列(3x3)+０埋め###
b = np.zeros((3, 3))
print(b)

###2次元配列(2x3)+１埋め###
b = np.ones((2, 3))
print(b)

###2次元配列(3x2)+９埋め###
b = np.full((3, 2), 9)
print(b)

###2次元配列(単位行列)
c = np.eye(5)
print(c)

# 3から10の1増加する数列を作る（10 は含まない）
d = np.arange(3, 10, 1)
print(d)

###２次元配列###
# 形を指定して、 0 ~ 1 の間の乱数で要素を埋めた ndarray を作る
e = np.random.random((4, 5))
print(e)
print(e.shape)
#eが1 行 2 列目の値を取り出す
print(e[0, 1])

# 4 x 5 行列 e の真ん中の 2 x 3 = 6 個の値を取り出す
#スライスによる要素の選択
center = e[1:3, 1:4]#e[y,x]　y:1以上3未満=1~2行、x:1以上4未満=2~3列
print(center)
print(center.shape)

#次元数
print(e.ndim)
print( e[0:4:3,0:5:2])#e[y,x]　y:0以上4未満=0~3行+2行間隔、x:0以上5未満=0~4列＋２行間隔

行列の内積などは、計算が大変ですが、Ｎｕｍｐｙを使うと非常に簡単に計算できます。
これでＮｕｍｐｙについては終わりにします。

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