PythonのNumpy配列[知っておくべきことすべて]

Pythonには、さまざまなタスクを実行するために使用されるライブラリがたくさんあります。 実行するタスクに基づいて、ライブラリはそれに応じてグループ化されます。 Pythonは、さまざまな科学的および数学的な計算を実行するための最良の環境を提供する優れたプログラミング言語です。 そのようなライブラリの1つに、Pythonの人気のあるライブラリであるNumpyがあります。 これは、工学および科学分野で計算を実行するために使用されるPythonのオープンソースライブラリです。

この記事では、PythonのNumpy配列とともにNumpyライブラリに焦点を当てます。

PythonのNumpyライブラリ

数値データは、研究開発のさまざまなセクションの不可欠な部分です。 豊富な情報を保持しているデータです。 データの操作は、すべての科学的研究の中核です。 このライブラリは、このような数値データを処理するためのPythonの最高のライブラリの1つです。 Numpyアレイのユーザーは、まだ経験のないコーダーでも、産業研究や最先端の​​科学研究に従事している経験豊富な研究者でもかまいません。 したがって、初心者でも経験豊富なユーザーでも、Numpyライブラリはデータの分野で働くほとんどすべての人が使用できます。 NumpyのAPIは、SciPy、Pandas、sci-kit-learn、scikit-image、Matplotlib、および科学およびデータサイエンスパッケージに適用するために開発された他のいくつかのパッケージで使用できます。

PythonのNumpyのライブラリは、多次元配列と行列データ構造で構成されています。 ライブラリは、同種の配列オブジェクトであるndarrayを提供します。 PythonのNumpy配列は、n次元の形式です。 ライブラリには、配列に対して操作を実行するために使用できるいくつかのメソッドも含まれています。 ライブラリは、配列に対していくつかの数学演算を実行するためにも使用できます。 さまざまな行列や配列の効率的な計算につながるデータ構造をPythonに追加できます。 ライブラリは、行列と配列を操作するために使用できるいくつかの数学関数も提供します。

ライブラリのインストールとインポート

NumpyをPythonにインストールするには、科学的起源のPythonディストリビューションを使用する必要があります。 システムにすでにPythonがインストールされている場合は、次のコマンドを使用してライブラリをインストールできます。

CondaがNumpyをインストールするか、別のコマンドpipinstallsNumpyを使用できます。

Pythonがまだシステムにインストールされていない場合は、Anacondaを使用できます。これは、インストールする最も簡単な方法の1つです。 Anacondaをインストールするために、SciPy、Numpy、Scikit-learn、pandasなどの他のライブラリやパッケージを個別にインストールする必要はありません。

Numpyライブラリは、コマンドimport Numpyasnpを使用してPythonにインポートできます。

ライブラリは、Pythonで高速かつ効率的な方法で配列を作成するためのいくつかの方法を提供します。 また、アレイを変更したり、アレイ内のデータを操作したりする方法も提供します。 リストとNumpy配列の違いは、Pythonリスト内のデータは異なるデータタイプである可能性があるのに対し、 PythonのNumpy配列の場合、配列内の要素は同種である必要があることです。 要素は、Numpy配列内の同じデータ型です。 Numpy配列の要素が異なるデータ型である場合、Numpy配列で使用できる数学関数は非効率になります。

Numpyアレイをリストと比較すると、Numpyアレイは高速でコンパクトな性質を持っているため、Numpyアレイが頻繁に使用されていることがわかります。 また、アレイが消費するメモリが少ないため、Numpyアレイの方が使いやすくなります。 配列はメモリの使用量が少ないため、配列内の要素のデータ型を指定できます。これにより、指定のメカニズムが提供されます。 したがって、プログラムのコードを最適化することができます。

世界のトップ大学からソフトウェアエンジニアリングの学位をオンラインで取得します。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。

PythonのNumpy配列

Numpy配列は、Numpyライブラリ内の一元化されたデータ構造です。 配列を定義すると、グリッドに配置された配列で構成され、生データの情報が含まれます。 また、要素を配列内に配置する方法や、要素を配列内で解釈する方法に関する情報も含まれています。 Numpy配列は、いくつかの方法でインデックスを作成できるグリッド内の要素で構成されています。 配列内の要素は同じデータ型であるため、配列dtypeと呼ばれます。

• 配列のインデックス付けは、非負の整数のタプルを介して行われます。 整数、ブール値、またはその他の配列を使用してインデックスを作成することもできます。
• 配列のランクは、配列の次元番号として定義されます。
• 配列の形状は、さまざまな次元に沿った配列サイズを定義する整数のセットとして定義されます。
• 配列の初期化は、高次元データのネストされたリストを使用してPythonリストを介して行うことができます。
• 配列内の要素には、角かっこでアクセスできます。 Numpy配列のインデックスは常に0から始まるため、要素にアクセスしている間、配列の最初の要素は0の位置になります。 例：b [0]は、配列bの最初の要素を返します。

Numpy配列の基本的な操作

• 関数np.array（）は、PythonでNumpy配列を作成するために使用されます。 ユーザーは配列を作成してから、それをリストに渡す必要があります。 ユーザーは、リストでデータ型を指定することもできます。
• 関数np.sort（）は、PythonでNumpy配列をソートするために使用できます。 ユーザーは、関数が呼び出されるときに、種類、軸、および順序を指定できます。
• 配列の次元または軸番号に関する情報を取得するには、ユーザーはndarray.ndimを使用できます。 また、ndarray.sizeを使用すると、配列に存在する要素の総数をユーザーに通知します。
• 次のコマンドを使用して、Numpy配列の形状とサイズを知ることができます：ndarray.ndim、ndarray.shape、およびndarray.size。 配列の次元または配列の軸数を把握するには、コマンドndarray.ndimを使用します。 配列に存在する要素の総数の詳細を取得するには、コマンドndarray.sizeを使用します。 コマンドndarray.shapeは、配列内のさまざまな次元に沿って格納されている要素番号を示す整数のセットを返します。
• Numpy配列は、Pythonのリストと同様の方法でインデックス付けおよびスライスできます。
• 記号「+」を使用して、2つの配列を追加できます。 また、関数sum（）を使用して、配列に格納されているすべての要素の合計を返すことができます。 この関数は、1次元、2次元、さらには高次元の配列で使用できます。
• Numpyアレイでのブロードキャストの概念により、さまざまな形状のアレイに対して操作を実行できます。 ただし、配列の次元には互換性がある必要があります。 そうしないと、プログラムによってValueErrorが発生します。
• sum（）の関数とは別に、Numpy配列は、要素の平均を取得するための平均の関数、配列の要素の積を取得するための関数prod、および標準偏差を達成するための関数stdを提供します。エラーの要素の。
• ユーザーはリストのリストをNumpy配列に渡すことができます。 2次元配列を作成するために、リストのリストを渡すことができます。