データ ライブラリ NumPy
NumPy —ベクトル、行列、配列を操作するための多数の操作を実装する Python プログラミング言語のオープン ソース ライブラリです。
インタープリター言語 (Python など) で実装された数学的アルゴリズムは、コンパイル済み言語 (Fortran、C、Java など) で実装されたものよりもはるかに遅いことがよくあります。
NumPy ライブラリは、多次元配列を操作するために最適化された計算アルゴリズム (関数と演算子の形式) の実装を提供します。
その結果、配列 (行列) に対する一連の操作として表現でき、
NumPy を使用して実装できるアルゴリズムは、十分に高速です。
NumPy(Numeric Python) は、データを操作するためのコア数学ライブラリです。このライブラリは、機械学習またはデータ分析タスクを処理するための他のライブラリの基盤となります (例:
Pandas (表形式データの処理)、
SciPy (最適化手法と科学計算)、< tt>Matplotlib (プロット)).
NumPy の使用
numpy ライブラリの使用を開始するには、他のライブラリと同様に、プログラムの最初にインポートする必要があります。
numpy をインポート
かそこら（より頻繁に使用されます）
numpy を np としてインポート
NumPy ベクトル
NumPy のベクトル (または配列) は、同種のデータの順序付けられたセットです。
ベクトルの要素は、リストで行われるのと同じように、そのインデックスによってアクセスできます。ベクトルの各要素には、作成時に設定される独自の特定の場所があります。
ベクトル要素はすべて同じデータ型 (int、str、bool など) です。
ベクターの作成
ベクトルを作成するには、numpy.array コンストラクター (反復可能なオブジェクト) を使用する必要があります。
括弧は、タプル、リスト、range() などの反復可能なオブジェクトを示します。
例
numpy を np としてインポート
numpy を np としてインポート
print(np.array((1,2,3,4,5))) # タプルからのベクトル
print(np.array([1,2,3,4,5])) # リストからのベクトル
print(np.array(range(5))) # ジェネレーターからのベクトル