ここで学習すること
Numpyの使い方を学習します。 行列の作成方法や、計算方法を学習します。
Numpyとはデータを行列で扱うためのパッケージのことです。
Numpyをインポートすることでndarray型というデータ型を使えます。ndarray型は行列とも呼ばれ、複雑なデータを扱う上では必須の型です。
例
import numpyでインポートする。as npとすることで、これ以降npで使用可能となる。
import numpy as np
list = [1, 2, 3, 4, 5]
list型の変数listを.arrayにてndarrayに変換して変数matrixに代入する。
matrix = np.array(list)
print(list)
=>[1, 2, 3, 4, 5]
print(matrix)
=>[1 2 3 4 5] #行列表示となる
行列の計算
行列＋行列
import numpy as np
matrix1 = np.array([1, 2, 3])
matrix2 = np.array([6, 7, 8])
matrix3 = matrix1 + matrix2
print(matrix3)
=>[7, 9, 11]
二次元配列を作る
list = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
list型の変数listを.arrayにてndarrayに変換して変数matrixに代入する
matrix = np.array(list)
print(matrix)
=>
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
.shapeで属性を表示ます
print(matrix.shape)
=>(3, 2) #３行２列の行列
行列＋数値
import numpy as np
mat1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
mat2 = mat1 + 5
print(mat2)
=>
[[6 7]
[8 9]]
行列×数値
mat1 = mat1 * 10
print(mat)
=>
[[10 20] [30 40]]
行列×行列
mat1 = np.array([[1, 2],[3,4]])
mat2 = np.array([[5, 6],[7, 8]])
mat3= mat1 * mat2
print(mat3)
=>
[[5 12]
[21 32]]
例
2列目のみに３をかけて４を足す
arr2 = arr * np.array([1, 3, 1, 1, 1]) + np.array([0, 4, 0, 0, 0])
print(arr2)
