【Python】numpyライブラリ関数

Pythonのnumpyライブラリとは

numpyはPythonの科学計算ライブラリであり、多次元配列や行列演算をサポートしています。

データベース操作のライブラリであるPandasと組み合わせて可視化を実施できます。よく使われる関数をいくつかまとめてみます。

numpyライブラリの関数一覧

• numpy.array(): NumPy配列を作成します。

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

• numpy.arange(): 指定した範囲の連続した数値を含むNumPy配列を作成します。

import numpy as np
arr = np.arange(0, 10, 2)  # 0から始まり2ずつ増加する配列 [0, 2, 4, 6, 8]

• numpy.linspace(): 指定した範囲内で均等に分割された数値を含むNumPy配列を作成します。

import numpy as np
arr = np.linspace(0, 1, 5)  # 0から1までの範囲を5等分する配列 [0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]

• numpy.zeros(): 全ての要素が0のNumPy配列を作成します。

import numpy as np
arr = np.zeros((3, 3))  # 3x3の0で埋められた行列

• numpy.ones(): 全ての要素が1のNumPy配列を作成します。

import numpy as np
arr = np.ones((2, 2))  # 2x2の1で埋められた行列

• numpy.random.rand(): 0から1の範囲で一様分布したランダムな値を含むNumPy配列を作成します。

import numpy as np
arr = np.random.rand(3, 3)  # 3x3のランダムな値を含む行列

• numpy.reshape(): 配列の形状を変更します。

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
reshaped_arr = np.reshape(arr, (2, 3))  # 2x3の行列に形状を変更

• numpy.transpose(): 行列の転置を行います。

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
transposed_arr = np.transpose(arr)  # 行列の転置を行う

• numpy.dot(): 行列の積を計算します。

import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
result = np.dot(arr1, arr2)  # 行列の積を計算

• numpy.sum(): 配列の要素の総和を計算します。

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
total_sum = np.sum(arr)  # 配列の要素の総和を計算

• numpy.mean(): 配列の要素の平均値を計算します。

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
average = np.mean(arr)  # 配列の要素の平均値を計算

• numpy.max(), numpy.min(): 配列の最大値と最小値を取得します。

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
maximum = np.max(arr)  # 配列の最大値を取得
minimum = np.min(arr)  # 配列の最小値を取得

Pythonのnumpyライブラリまとめ

Python関連記事

そのほか、Python関連の情報はこちらにまとめておりますのでご参考ください。
>Coffee Tech Blog Python関連記事
>pandasの関数はこちら
>matplotloibの関数はこちら

参考になれば幸いです☕