Pythonのライブラリを使う【Numpy1】

皆様こんにちは
本日からNumpyというPythonのライブラリについて学んでいきます。

Numpy（なむぱい）はPython弱点である計算（演算）が遅いのを補うために開発されたライブラリです。
機械学習ではPandasと並ぶ必須ライブラリとなりますので何ができるのか確認しておきましょう。

今回準備編ですでにNumpyをインストールしていますがインストールするだけではなくて必ず
Numpyが使用可能な状態にする必要があります。
新しくPythonのファイルを作成して下記のようなコードを最初に入力して実行してください。

import numpy as np

今回は以前ダウンロードしたCSVは使用いたしません。

【配列を操作する】

・配列を作成してみる
実際にaという変数に対してnumpyを使ってリスト型の配列を作成してみましょう。

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

・二つのリストの配列を作成してみる
配列は一つではなく2つ作成することも可能です。
今回はbという変数に対して2つのリストの配列を作成してみます。

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

・横並びの配列を縦並びに変更してみる
縦並びといってもリストの中身が根本的に変わりますのでコードを実行したのちに確認してみましょう。
今回は先ほど作成したbという変数を縦に転置してみます。

b.T

・適当に0から11までの配列を作る

いちいち1,2,3と打つのも手間がかかることがあるので簡略化することが可能です。

c = np.arange(12)
または
c = np.arange(0,11,1)

・さらにcの変数内に入っている配列を3×4の配列をdに格納してみる。
作成した配列は分解することも可能です。

d = np.reshape(c, (3,-1))

【計算してみる】

numpyではもとのPython組込関数を用いると時間がかかることがありますが
計算も簡単かつ速いのがよくつかわれる要素の一つですので確認しておきましょう。

・変数に入れた配列同士を四則演算してみる
通常リスト同士の計算はできないがnumpyで配列にすると配列同士の計算を行うことが可能です。

a = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
b = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

a + b
a – b
a * b
a / b

また一つの配列に対して整数を指定して計算することも可能です。

a + 2
a – 2
a * 2
a / 2

・平方根（乗算）
配列同士を乗算することが可能です
上記で作成したaとbを使って乗算してみます。
aを軸に計算する場合、0は0、1は1ですが2以降がどうなるのか確認してみましょう。

np.power(a, b)


本日はここまでとなります。
numpyでよく使う関数、メソッドについてはまた改めて記述してまいります。
よろしくおねがいします。