まずはここから!NumPyの使い方を基礎の基礎から解説

この記事では侍で紹介してるNumPyの使い方に関する記事を紹介します。NumPyの使い方を学ぶには入門書などを使うのが一番ですが、わからないことが出てきたときなどはサクッとインターネットで調べるのが便利です。

章立てて記事とその内容を紹介しているので、是非参考にして下さい。

NumPyのインストール

【NumPy初心者必見】NumPyのインストール方法まとめました!
更新日 : 2020年5月8日

pip/condaなどのパッケージ管理ソフトを使ったNumPyのインストール方法を紹介します。まずはインストールを終わらせてから勉強を始めましょう。

配列を作成する操作

NumPyにはndarrayという配列型があります。このndarray(np.arrayとも)を使うことで高速な計算が可能になります。まずは配列の作り方を覚えましょう。

配列の初期化

【NumPy入門 np.zeros】0で初期化した配列を作るzeros関数の使い方
更新日 : 2020年5月8日

np.zerosによる配列の要素を0で初期化する方法です。

【Numpy入門 np.ones】配列の全要素を1で初期化するones関数の使い方
更新日 : 2020年5月8日

np.onesによる配列の要素を1で初期化する方法です。

【NumPy入門 np.arange】等差数列(1,3,5,7..)を生成するarange関数
更新日 : 2020年5月8日

np.arangeというnumpy版range関数の紹介です。

【NumPy入門 np.linspace】等差数列を作成する関数
更新日 : 2019年8月30日

np.linspaceという始点と終点を決めたときに等間隔の数列を作ってくれる関数の紹介です。

【NumPy入門 np.empty】要素を初期化せずに新しい配列を作る
更新日 : 2020年5月8日

初期化せずに配列を作成する方法です。

乱数

np.randomモジュール内の関数の紹介です。


【NumPy入門 np.random.normal】正規分布に従う乱数の作り方!
更新日 : 2020年5月8日

配列の操作

ソート(並べ替え)や配列の形状を変える操作です。

【NumPy入門 np.sort】配列を昇順にソートする方法について学ぼう
更新日 : 2020年5月8日
【NumPy入門 np.ndarray.flatten】多次元配列を一次元配列にしてみよう
更新日 : 2019年2月28日
【NumPy入門 np.reshape】配列の形を変える方法 flattenの代用にも!
更新日 : 2020年5月8日
【NumPy入門 np.transpose】配列の軸を取り替える/行列の転置の方法
更新日 : 2020年5月8日

配列の結合

配列同士の結合などを行う関数です。

【NumPy入門 np.append】配列末尾に要素を追加するappend関数
更新日 : 2020年5月8日
【Numpy入門 np.concatenate】配列同士の結合操作をマスターしよう!
更新日 : 2020年5月8日
【NumPy入門 np.vstack】vstack/hstackで自由自在に配列同士を結合!
更新日 : 2020年5月8日

配列に対する主な演算

四則演算

まずは一番簡単な演算をやってみましょう。

【Python入門】numpyで計算をしてみよう
更新日 : 2020年5月21日

行列演算

内積は機械学習の実装に欠かせない演算です。

【NumPy入門 np.dot】行列計算の基礎!np.dotでの内積計算の仕方!
更新日 : 2020年5月8日

合計・標準偏差などの計算

代表値を計算する様々な方法を紹介します。


【NumPy入門 np.mean】配列の要素の平均を求める方法
更新日 : 2020年5月8日

【NumPy入門 np.min】配列の要素から最小値を取り出す方法
更新日 : 2020年5月8日

【NumPy入門 np.max】最大値を取り出すnp.max,np.nanmax,np.maximum
更新日 : 2020年5月8日

配列の要素全体を変える操作

対数、四捨五入、絶対値など、配列のすべての要素に対して適用される関数です。


【NumPy入門 np.round】配列の要素を四捨五入する方法と、0.5は0か1か問題
更新日 : 2020年5月8日
【NumPy入門 np.abs】配列要素の絶対値を取るabs関数を使ってみよう
更新日 : 2019年3月29日

自作ユニバーサル関数

NumPyにない関数を簡単に実装する機能の紹介です。

【NumPy入門】np.vectorizeでPython関数を簡単にユニバーサル関数化!
更新日 : 2020年5月8日

ファイルの読み書き

実験結果などをCSVファイルなどに書き込んで保存する方法や、逆にファイルからデータを読みこむ操作です。


【NumPy入門 np.save】配列をファイルに保存するnp.saveを使いこなす
更新日 : 2020年5月8日

【NumPy入門 np.savetxt】ファイル(csv/tsv)からデータを保存する方法
更新日 : 2020年5月8日

【NumPy入門 np.loadtxt】ファイル(csv/tsv)からデータを読み込む方法
更新日 : 2020年5月8日

まとめ

NumPyにはここで紹介しきれなかった様々な機能がありますが、まずは入門書などで体系的に勉強することをおすすめします。NumPyを使えばPythonでも効率的な科学計算の実装が可能です。是非使い方を覚えて役立ててください。

LINEで送る
Pocket

ITエンジニアへ転職したい方におすすめ

自分を評価してくれる企業に転職して年収を上げたい! 自分のスキルにあった独自案件を知りたい!
エンジニアは今もっとも注目されている職業の1つ。エンジニアになって年収を増やしたい方や、あなたのスキルに見合った企業へ転職したいエンジニアの方も多いですよね。

しかし、大手の転職媒体は扱う求人数が多くても、誰もが登録しているので競争率もかなり高くなっています。そのため、あなたの条件に見合った企業を見つけても転職するためには、相応の努力とスキルが必要となります。

こういった媒体では、未経験からエンジニアを目指す方やエンジニア歴2〜3年で転職を考えている方にとって、最適な転職環境とはいえません。

そこでオススメしたいのが、未経験者や若手エンジニア向けの独自案件を多く掲載している「侍ワークス」です。

侍ワークスは、独自案件を多く掲載しているだけでなく、

・応募から就業まで一貫したサポート

・就業後もアフターフォロー

といった経験の浅い方や初めてエンジニアを目指す方にも安心のフォロー体制が整っています。もちろん登録は完全無料!しかも案件を見るだけなら登録も不要です。

まずは、お気軽にどんな求人があるか見てみてください。あなたにピッタリの企業がきっと見つかりますよ! 侍ワークスの求人情報を見る

書いた人

フクロウ

フクロウ

第一言語はPythonです。
皆さんRustやりましょう。