【機械学習】Python・Numpyの基本文法と使い方を日本語でわかりやすくまとめた【チュートリアル】

Numpyの宣言

Numpyを使うときは必ずNumpyを使うための宣言をしなければいけません。

import numpy as np

いろいろなArrayの作り方

Pythonを学んだ時に最初の方に配列という概念が出てきたと思います。Numpyでは配列の計算を行うのですが、Numpyにおける配列をArrayと言います。

・Arrayをつくる①

array = np.array([1, 2, 3])
#  array([1, 2, 3])

・Arrayをつくる②(arangeメソッド)

array = np.arange(10)
# array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])

・arrayの要素を取り出す

array = np.arange(10)
array[0:6] #array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

・arrayを行列に変換

array = np.arange(10)
array.reshape((2, 5))
# array([[0, 1, 2, 3, 4],
#        [5, 6, 7, 8, 9]])

・多次元のArrayを作る

array  = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) #2行3列のarrayが作成
# array([[1, 2, 3],
#        [4, 5, 6]])

・arrayの行と列を入れ替え

array.T
#　又は
array.transpose()

高次元のtransposeメソッドについてはこちらを参考に

【Python】Numpyのtransposeメソッドの文法や多次元配列の引数の使い方についてのまとめ機械学習を学んでいる方や、Pythonをある程度学んだことがある方はNumpyというライブラリをご存知かと思います。 Numpyを...

・arrayの大きさを調べる

array.shape

・arrayの要素の型を調べる

array.dtype

・要素が全部0のarrayを作成

array = np.zeros(3) #3つの要素を持った値が0の配列を作成
# array([0., 0., 0.])

・要素が全部1のarrayを作成

array = np.ones((3, 3)) #3行3列で要素が全て1の行列を作成
# array([[1., 1., 1.],
#        [1., 1., 1.],
#        [1., 1., 1.]])

・単位行列を作成

array = np.eye(3) #3行3列の単位行列を作成
#  array([[1., 0., 0.],
#        [0., 1., 0.],
#        [0., 0., 1.]])

・空の配列を作成

array = np.empty(3)　#3行3列の配列を初期化

・arrayの四則演算

#長さが３のarrayを定義
array1 =  np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
・array同士を四則演算
array  = array1 + array2 # array[5 7 9]
array  = array1 - array2 # array[-3 -3 -3]
array  = array1 * array2 # array[ 4 10 18]
array  = array1 / array2 # array[0.25 0.4  0.5 ]

・arrayと整数の四則演算

array =  np.array([1, 2, 3])
array = array + 1 # array[5.5 7.  8.5]
array = array - 1 # array[4.5 6.  7.5]
array = array * 3 # array[13.5 18.  22.5]
array = array / 2 # array[ 6.75  9.   11.25]

・arrayの累乗

array =  np.array([1, 2, 3])
array = array ** 2 #array([1, 4, 9])

・arrayの内積を求める

array.dot(arrray, array.T)

・その他計算のためのメソッド

# 平方根を求める
np.sqrt(array)
# eの累乗を求める
np.exp(array)
#array同士を足す
np.add(array1, array2)
#arrayの引数の最大値を取得
np.maxmum(array1, array2)
#　ランダムのarrayを作る
np.random.randn(10) #長さが10の値がランダムのarrayを定義

・arrayの合計、平均、分散、標準偏差をを求める

array  = np.array([1,2,3])
#合計
array.sum() #6
#平均
array.mean() #2.0
#分散
array.std() #0.816496580927726
#標準偏差
array.var() #0.6666666666666666

・順番を入れ替え(ソート)

array = np.array([3, 1 ,2])
array.sort()  #array([1, 2, 3])

・ファイルの入出力

#npy形式で読み書き
array = np.array([1,2,3])
np.save("array", array) #npyファイルを書き込み
np.load("array.npy")  # 読み込むとarray([1, 2, 3])が返ってくる
#txt形式で読み書き
np.savetxt("array.txt", array, delimiter=",") #txtファイルを書き込み
np.loadtxt("array.txt", delimiter=",") #読み込むとarray([1., 2., 3.])が返ってくる

・値がUniqueかどうか判定

array = [1, 2, 3, 4, 1, 2]
np.unique(array) #array([1, 2, 3, 4])

・第2引数が第1引数を含んでいるかどうか判定

array = [1, 2, 3, 4]
np.in1d([1, 5, 6], array)  #array([ True, False, False])