【Python応用】Pythonと数値計算-NumPyを用いたデータ操作-

ここでは、PythonにおけるNumPyを用いたデータ操作方法について解説しています。

INDEX

NumPyとは

「NumPy(Numerical Python)」とは数値計算を行うためのモジュールで、多次元配列や高水準の数学関数ライブラリを用いて効率的に計算を行うことが可能です。

また、NumPyは数値計算ライブラリですの単体で使用するというよりもPndasなどのデータ処理ライブラリと一緒に使用する場合が多いのが特徴です。

「NumPy」を使用するにはライブラリをインストールしておく必要があります。

$ pip install numpy

NumPyの操作で最低限押さえておきたいことを紹介しています。

import numpy as np
#1---行列の生成
np_arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(np_arr)

上記がプログラムになります。このプログラムは行列を生成する内容となっています。

np.array()でNumPy配列(ndarray)を生成しています。

[[1 2]
 [3 4]]

2×2行列が生成されていることが確認できました。

import numpy as np
a = np.array([1, 2])
b = np.array([1, 2])
c = 3
ab = a * b
ac = a*c
print(ab)
print(ac)

基本的操作として、np.array配列同士の計算とnp.array配列に数値単体を用いた計算を行うことが可能です。

[1 4]
[3 6]

「a*b」は1*1、2*2をそれぞれ計算した結果になっています。

「a*c」は1*3、2*3をそれぞれ計算した結果になっています。

import pandas as pd, numpy as np
f = pd.Series([100,130,200,340,498,537])
p = np.array(f)
print(p)

PandasのSeriesからNumPy配列に変換する場合は「np.array()」にリストを与えるだけで変換可能です。

[100 130 200 340 498 537]

変換できていることが確認できます。

今回紹介した操作方法は基本的なものになります。詳しい操作方法は公式サイトを参照下さい。

項目	内容
***.arange	arangeを用いて配列を作成できます。列、範囲指定が簡単に行えます。
***.size	sizeを用いて要素数を数えられます。
***.shape	shapeを用いて配列の次元を調べられます。
***.copy	copyを用いて配列を複製することができます。
***.eye	eyeを用いて単位行列を作成できます。
***.zeros	zerosを用いて0要素の配列を作成できます。

各リンク先では使用例を紹介しています。良かったら覗いて下さい。

NumPyを用いたプログラム例を以下に挙げています。適宜、覗いて下さい。

項目	内容
NumPyにおける連番の作成方法	リンク先では、NumPyにおける連番の作成方法について解説しています。また、NumPyで主に利用されるデータ型dtype一覧をまとめています。
sin,cos,tanの算出とグラフ出力方法	リンク先では、NumPyにおけるsin,cos,tanの算出とグラフ出力方法について解説しています。