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目次

1. NumPy とは
2. Python リストの場合
3. NumPy の使用例
   1. 1次元配列（ベクトル）
   2. 2次元配列（行列）
   3. 要素の取り出し
   4. ベクトルと行列の変換
   5. NumPy のデータ型
   6. NumPy 配列の作成と操作
   7. ユニバーサル関数と集約関数
   8. NumPy 配列のソート
   9. NumPy の構造化配列
   10. NumPy 配列の保存と読み込み
   11. 表示オプションの変更
4. NumPy で線形代数
5. NumPy の乱数生成

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NumPy

NumPy の使用例

1次元配列（ベクトル）

NumPy ライブラリを利用するためには，プログラムの先頭で import numpy as np を実行してモジュールをインポートします．NumPy 配列は np.array() 関数を用いて生成できます．また 配列の要素がカンマ区切られていは Python リストと異なり，NumPy 配列はスペースで区切られていることに注意します．

NumPy 配列の定義コピー
# モジュールをインポートする
import numpy as np

# リストの定義
x = [1, 2, 3, 4]
# リストをNumPy配列（ベクトル）に変換
a = np.array(x)
print(a)

[1 2 3 4]

NumPy 配列の定義コピー
b = np.array([7, 8, 9, 10])
print(b)

[ 7  8  9 10]

NumPy では + 演算子を使うと，配列要素ごとの和になり，* 演算子では要素ごとの積になります．

要素ごとの和コピー
c = a + b # 要素ごとの和
print(c)

[ 8 10 12 14]

要素ごとの積コピー
c = a * b # 要素ごとの積
print(c)

[ 7 16 27 40]

ベクトルの内積を計算するには，np.dot() 関数を利用すると良いでしょう．

ベクトルの内積コピー
c = np.dot(a,b)  # ベクトルの内積 ： 1x7 + 2x8 + 3x9 + 4x10
print(c)

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