numpyの基本操作

【　numpyをインポート　】

import numpy as np






【　通常のPythonのリスト　】

arry1 = [1,3,5]

arry2 = [2,4,6]






【　numpy ndarrayに変換　】
numpyで操作出来る様にnumpyの型ndarrayに変換する。
通常のPythonリストを引数にする。

np_arry1 = np.array(arry1)

np_arry2 = np.array(arry2)






【　データ型を確認　】

print(np_arry1.dtype) # int64（環境による）






【　配列の形状を確認　】

print(np_arry1.shape) # (3,)






【　配列の次元数を確認　】

print(np_arry1.ndim) # 1






【　NumpyArray　の演算例　】

・四則演算

np_arry1 * 2 #[ 2 , 6 , 10 ]　各要素に2がかけられる。

np_arry1 + np_arry2 #[ 1 , 3 , 5 ] + [ 2 , 4 , 6 ] = [ 3 , 7 , 11 ]となる。




・全要素に対する　最大値　最少値　平均　分散　標準偏差　の求め方。

np_arry1.max() #5 要素内の最大値

np_arry1.min() #1 要素内の最小値

np_arry1.mean() #3.0 要素の平均値

np_arry1.sum() #9 要素の合計値

np_arry1.var() #2.6666... 要素の分散値

np_arry1.std() #1.63299... 要素の偏差値



【　NumpyArray　の値抽出　】

・通常の配列

arry3 = [[ 0 , 100 ], [ 200 , 300 ]]
・numpyで操作出来る様にnumpyの型ndarrayに変換する。

np_arry3 = np.array(arry3)




・通常の抽出方法

arry3[0][1] #100




・numpy での抽出方法

arry3[0][1] #100

arry3[0, 1] #100