あとりえこばと

ある統計データを作成するために、人々の名前、年齢、身長などのデータを収集して管理することを考えます。一番素朴な方法は、それぞれのデータを別々の配列に放り込むことです。  name = np.array()  age = np.array()...

viewとcopyNumPy の配列 (ndarray) を変数に代入したとき、一見すると奇妙なことが起こります。 # PYTHON_NUMPY_VIEW_COPY # In import numpy as np a = np.array(...

【NumPy】配列のスライシングPython のシーケンスと同じように、NumPy の配列 (ndarray オブジェクト) も次の構文でスライシングして部分配列を抽出することができます。 xstart には開始インデックス、stop には...

ブール配列とマスキング操作NumPy の配列オブジェクトに対して比較演算子を用いると、ブール配列（Boolean array）が生成されます。 # NUMPY_BOOLEAN # In import numpy as np # 1次元配列を...

NumPyのデータ型（dtype）NumPy には Python 本体に比べて遥かに多くの種類のデータ型 (Data type) が組込まれています。 NumPy データ型説明bool_ブール型 (True または False), 1 by...

【NumPy】ブロードキャスト配列の演算規則の記事で解説したように、配列に 1 を加えると、配列のすべての要素に 1 を加えるという処理が行われます。 # NUMPY_BROADCASTING # In import numpy as np...

配列の連結NumPy の配列を連結（結合）する関数の一覧です。 numpy.concatenate()numpy.concatenate()を使うと、複数の配列を 連結 できます。 numpy.concatenate((a1, a2, .....

配列の形状変更NumPy 配列を形状変更するメソッドや関数の一覧です。 ndarray.reshape()ndarray.reshape() を使うと配列の形状を変更できます。 ndarray.reshape(shape, order='C...

ユニバーサル関数配列（ndarray）のすべての要素を操作して配列を返す関数をユニバーサル関数（universal function）とよびます。たとえば、numpy.sin() は受け取った配列のすべての要素について正弦値を計算します。 ...

配列の演算規則この記事では NumPy 配列 の基本的な 演算規則 を解説します。準備として 2 × 2 の配列 x を生成しておきます。 # PYTHON_NUMPY_OPERATION_RULE # In import numpy as...