NumPyのArrayについて基礎知識を身につけよう
NumPy array の特徴
NumPy は、高速で効率的な数値計算を行うための Python ライブラリです。その中でも、numpy.array
は、多次元配列を効率的に扱うことができる重要なクラスの一つです。以下に、numpy.array
の主な特徴を示します。
numpy.array
は、Python 標準のリストをベースに作られていますが、高速な数値演算を実行できるように最適化されています。numpy.array
は、N 次元配列を扱うことができます。1 次元の場合は、通常のリストと同様に扱えます。numpy.array
は、同じ形状の配列同士であれば、要素ごとの四則演算、行列の積、転置行列、逆行列などの演算が可能です。numpy.array
は、配列の要素を直接操作することができます。たとえば、array[0, 1] = 3
のように、配列の特定の要素に値を代入できます。numpy.array
は、多くの便利な関数を提供しています。たとえば、numpy.zeros
は、すべての要素が 0 の配列を作成し、numpy.ones
は、すべての要素が 1 の配列を作成します。また、numpy.linspace
は、指定された区間に等間隔の数値を生成することができます。
numpy.array
は、高速かつ効率的に多次元配列を扱うために必要な機能を提供しています。そのため、科学技術計算など、数値計算が必要な分野で広く利用されています。
NumPy array の使い方
NumPyの array
は、Pythonのリストとは異なり、同じデータ型の要素の多次元配列を効率的に扱うためのクラスです。array
クラスは、多次元配列を操作するための機能を提供し、高速な計算が可能です。多次元配列の生成、変更、スライスなどを行うことができます。
使用例として、以下のような配列を考えます。
import numpy as np
# 2次元のnumpy arrayの生成
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
このように、array
クラスを使うことで、リストと同様に配列を作成することができます。しかし、array
クラスを使用することで、多次元配列をより効率的に操作することができます。
また、array
クラスには多数の関数が用意されており、例えば以下のように計算を行うことができます。
# 2次元配列の平均
mean = np.mean(arr) #3.5
# 2次元配列の総和
total = np.sum(arr) #21
# 2次元配列の行方向の総和
row_sum = np.sum(arr, axis=1) #[6, 15]
# 2次元配列の列方向の総和
col_sum = np.sum(arr, axis=0) #[5, 7, 9]
このように、NumPyの array
を使用することで、多次元配列を高速に処理することができます。