NumPy– category –
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[Python] NumPyで1次元配列を作成する方法
NumPyで1次元配列を作成するには、numpy.array()関数を使用します。 リストやタプルなどのシーケンスを引数として渡すことで、1次元配列を作成できます。 例えば、numpy... -
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“import numpy as np” 意味とは?書く理由を解説
"import numpy as np"は、Pythonの数値計算ライブラリであるNumPyを使用するためのコードです。 NumPyは、効率的な多次元配列(ndarray)や行列演算、数学関数を提供し、... -
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[Python] NumPyで2次元配列を作成する方法
NumPyで2次元配列を作成するには、numpy.array()関数を使用します。 リストのリストを引数として渡すことで、2次元配列を作成できます。 例えば、numpy.array([[1, 2, 3... -
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[Python] NumPy – 2次元配列の対角線要素を取得する方法
NumPyでは、2次元配列の対角線要素を取得するためにnumpy.diag()関数を使用します。 この関数は、引数に与えた配列の対角線上の要素を抽出します。 例えば、numpy.diag(... -
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[Python] NumPy – 行列を作成する方法
NumPyでは、行列を作成するために主にnumpy.array()やnumpy.matrix()を使用します。 numpy.array()は多次元配列を作成するための一般的な関数で、リストやタプルを引数... -
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[Python] NumPy – np.ndarrayの使い方
NumPyのnp.ndarrayは、多次元配列を扱うための基本的なデータ構造です。 np.array()関数を使ってリストやタプルからndarrayを作成できます。 ndarrayは、要素の型が同じ... -
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[Python] NumPyをインストールする方法
NumPyはPythonの数値計算ライブラリで、インストールするにはPythonのパッケージ管理ツールであるpipを使用します。 コマンドラインやターミナルで以下のコマンドを実行... -
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[Python] NumPy – インデックスで要素を抽出する方法
NumPyでは、インデックスを使用して配列から要素を抽出することができます。 基本的なインデックス指定は、リストと同様に角括弧 [] を使います。 1次元配列では array[... -
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[Python] NumPy – 主な関数一覧
NumPyはPythonで数値計算を効率的に行うためのライブラリで、多くの便利な関数が提供されています。 主な関数としては、配列生成のためのnp.array()、ゼロ配列を作るnp.... -
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[Python] NumPy – 複数の行列を結合する方法
NumPyでは、複数の行列を結合するために主にnp.concatenate、np.vstack、np.hstack、np.stackなどの関数が使用されます。 np.concatenateは指定した軸に沿って配列を結... -
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[Python] NumPyの参照渡し(view)とコピー(np.copy)の違いを解説
NumPyでは、配列の操作において「参照渡し(view)」と「コピー(np.copy)」の違いが重要です。 参照渡しは、元の配列のデータを共有する新しい配列を作成します。 これに... -
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[Python] NumPy – 行列から任意の行・列を抽出する方法
NumPyでは、行列から任意の行や列を抽出するために、インデックス指定やスライスを使用します。 行を抽出するには、行番号を指定し、列を抽出するには列番号を指定しま... -
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[Python] NumPy – 行列の内積を求める方法
NumPyで行列の内積を求めるには、numpy.dot()または@演算子を使用します。 numpy.dot()はベクトル同士の内積や行列の積を計算する関数で、2次元配列(行列)に対しては行... -
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[Python] NumPy – 行列の行と列を入れ替える(転置行列の作成)方法
NumPyで行列の行と列を入れ替える(転置行列を作成する)には、numpy.ndarray.T属性を使用します。 例えば、Aという行列がある場合、A.Tとすることで転置行列が得られます... -
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[Python] NumPyの基本的な使い方
NumPyはPythonで数値計算を効率的に行うためのライブラリです。 主に多次元配列(ndarray)を扱い、行列演算や統計処理、線形代数などの機能を提供します。 基本的な使い... -
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[Python] NumPy – 行列の積を計算する方法
NumPyで行列の積を計算するには、numpy.dot()または@演算子を使用します。 numpy.dot()は2つの配列のドット積を計算し、行列同士の場合は行列積を返します。 @演算子も... -
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[Python] NumPy – 単位行列を作成する方法
NumPyで単位行列を作成するには、numpy.eye()またはnumpy.identity()を使用します。 numpy.eye(N)は、対角成分が1で、それ以外が0の\(N \times N\)の行列を返します。 n... -
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[Python] NumPyが使えない原因と対処法
NumPyが使えない原因として、以下のような問題が考えられます。 1つ目は、NumPyがインストールされていないことです。 この場合、pip install numpyでインストールでき... -
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[Python] NumPy – 条件を指定して2次元配列から抽出する方法
NumPyでは、条件を指定して2次元配列から要素を抽出するために、ブールインデックスやnp.where()関数を使用します。 ブールインデックスは、条件式を満たす要素をTrueと... -
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[Python] NumPy – 2次元配列から条件に合う要素を編集する方法
NumPyでは、2次元配列から条件に合う要素を編集するために、ブールインデックスを使用します。 ブールインデックスは、条件に基づいてTrueまたはFalseの配列を生成し、... -
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[Python] NumPy – 配列を横方向に結合する方法
NumPyで配列を横方向に結合するには、主にnp.hstack()やnp.concatenate()を使用します。 np.hstack()は、配列を水平方向(列方向)に結合します。 np.concatenate()を使う... -
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[Python] NumPy – 配列の型を変更する方法【np.ndarry.astype】
NumPyのastypeメソッドは、配列のデータ型を変更するために使用されます。 np.ndarray.astype(dtype)の形式で、dtypeには変更したいデータ型を指定します。 例えば、整... -
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[Python] NumPy – 配列のサイズを確認する方法
NumPyで配列のサイズを確認するには、ndarrayオブジェクトの属性を使用します。 配列の形状(各次元のサイズ)はshape属性で確認でき、全要素数はsize属性で確認できます... -
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[Python] NumPy – 配列を縦方向に結合する方法
NumPyで配列を縦方向に結合するには、主にnumpy.vstack()関数やnumpy.concatenate()関数を使用します。 vstack()は、2つ以上の配列を縦に積み重ねるために使われ、配列... -
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[Python] NumPy – 配列(ndarray)をインデックスでスライスする
NumPyの配列(ndarray)をインデックスでスライスすることで、特定の範囲の要素を抽出できます。 スライスの基本的な構文は 配列[start:stop:step] です。 start は開始イ... -
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[Python] NumPy – 配列要素の型を確認する方法【np.dtype】
NumPyでは、配列の要素のデータ型を確認するためにnp.dtype属性を使用します。 np.arrayで作成した配列に対してdtypeを呼び出すと、その配列の要素がどのデータ型である... -
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[Python] NumPy – 配列から標準偏差を求める方法
NumPyでは、配列から標準偏差を求めるためにnumpy.std()関数を使用します。 この関数は、配列全体または指定した軸に沿った標準偏差を計算します。 標準偏差は、データ... -
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[Python] NumPy – 配列要素の合計値を求める方法
NumPyでは、配列要素の合計値を求めるためにnumpy.sum()関数を使用します。 この関数は、配列全体の合計や、特定の軸に沿った合計を計算できます。 例えば、1次元配列の... -
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[Python] NumPyを使った配列の数値演算【加算/減算/乗算/除算】
NumPyはPythonで数値計算を効率的に行うためのライブラリで、配列(ndarray)を使った数値演算が可能です。 加算は+、減算は-、乗算は*、除算は/を使って行います。 これ... -
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[Python] NumPy- 配列の最大値・最小値の値を求める方法
NumPyでは、配列の最大値を求めるにはnp.max()、最小値を求めるにはnp.min()を使用します。 これらの関数は、配列全体の最大値・最小値を返すほか、axis引数を指定する... -
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[Python] NumPy – 配列の最大値・最小値のインデックスを取得する
NumPyでは、配列の最大値や最小値のインデックスを取得するために、argmax()とargmin()関数を使用します。 argmax()は配列内の最大値のインデックスを返し、argmin()は... -
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[Python] NumPy – 基本的な配列操作について解説
NumPyはPythonで数値計算を効率的に行うためのライブラリで、特に多次元配列(ndarray)を扱う際に便利です。 配列の作成にはnp.array()を使用し、np.zeros()やnp.ones()... -
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[Python] NumPy – 全要素が1のn次元配列を作成する方法
NumPyでは、全要素が1のn次元配列を作成するためにnumpy.ones()関数を使用します。 この関数は、指定した形状の配列を作成し、すべての要素を1で初期化します。 例えば... -
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[Python] NumPy – 全要素を乱数で初期化した配列を作成する方法
NumPyを使用して全要素を乱数で初期化した配列を作成するには、numpy.randomモジュールを利用します。 例えば、numpy.random.rand()は0から1の範囲で一様分布に従う乱数... -
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[Python] NumPy – 配列の次元数を変更する方法
NumPyでは、配列の次元数を変更するために主にreshape()メソッドを使用します。 reshape()は、元の配列の要素数を保ったまま、新しい形状に変換します。 例えば、1次元... -
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[Python] NumPy – 配列要素の平均値を求める方法
NumPyで配列要素の平均値を求めるには、numpy.mean()関数を使用します。 この関数は、指定した配列全体の平均値を計算します。 また、axis引数を指定することで、特定の... -
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[Python] NumPy – 全要素が0のn次元配列を作成する方法
NumPyでは、全要素が0のn次元配列を作成するためにnumpy.zeros()関数を使用します。 この関数は、引数に配列の形状(タプルで指定)を渡すことで、任意の次元の配列を作成... -
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[Python] NumPy(ndarray)の値を出力する桁数を指定する方法
NumPyでndarrayの値を出力する際の桁数を指定するには、numpy.set_printoptions関数を使用します。 この関数のprecision引数に表示したい小数点以下の桁数を指定します... -
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[Python] NumPy配列に行や列を挿入・追加する方法を解説
NumPy配列に行や列を挿入・追加するには、主にnumpy.insert()やnumpy.append()を使用します。 numpy.insert()は指定した位置に要素を挿入でき、numpy.append()は配列の... -
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[Python] NumPy – ベクトルをスカラー倍(定数倍)する方法
NumPyでは、ベクトルをスカラー倍(定数倍)する操作は非常に簡単です。 NumPyの配列numpy.ndarrayに対して、スカラー値を直接掛け算することで実現できます。 具体的には... -
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[Python] NumPy – ベクトルの外積を計算する方法
NumPyでは、ベクトルの外積を計算するためにnumpy.cross()関数を使用します。 外積は、2つの3次元ベクトルに対して定義され、結果は新しいベクトルとなります。 外積は... -
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[Python] NumPy – 2つのベクトルを結合する方法
NumPyで2つのベクトルを結合するには、numpy.concatenate()、numpy.hstack()、またはnumpy.vstack()を使用します。 numpy.concatenate()は指定した軸に沿って配列を結合... -
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[Python] NumPy – n次元のベクトルを作成する方法
NumPyでn次元のベクトルを作成するには、numpy.array()関数を使用します。 1次元ベクトルはリストを渡すことで作成でき、n次元ベクトル(多次元配列)はリストのリストを... -
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[Python] NumPy – ベクトルの演算(加算/減算/乗算/除算)を行う方法
NumPyを使用すると、ベクトルの演算(加算、減算、乗算、除算)を簡単に行うことができます。 NumPyの配列numpy.ndarrayを使って、要素ごとの演算が可能です。 例えば、2... -
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[Python] NumPy – ベクトルの内積を計算する方法
NumPyを使用してベクトルの内積を計算するには、numpy.dot()またはnumpy.matmul()を使います。 これらの関数は、2つのベクトルの要素ごとの積の総和を返します。 例えば... -
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[Python] NumPy – 2つのベクトルを比較する方法
NumPyを使用して2つのベクトルを比較するには、numpy.array_equal()やブール演算子を使います。 numpy.array_equal()は、2つの配列が形状や要素の値まで完全に一致して... -
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[Python] NumPy – ベクトルの長さを計算する方法
NumPyを使用してベクトルの長さ(ユークリッドノルム)を計算するには、numpy.linalg.norm関数を使います。 この関数は、ベクトルの各要素の二乗和の平方根を計算します。... -
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[Python] NumPy – ベクトルの長さを1に正規化する方法
NumPyを使用してベクトルを正規化するには、ベクトルの長さ(ユークリッドノルム)を計算し、その値で各要素を割ることで実現できます。 まず、numpy.linalg.norm関数を使...
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