Numpy配列の作成と配列情報を取得する方法

　本記事では,Numpyのインストールから,配列の作成,配列の情報を取得するまでを解説します.

Numpyて何
Numpyのインストール
pythonでnumpyを使うには
arrayで配列を作る
1. ・arrray()関数を使った1次配列の作成
2. ・arrray()関数を使った2次配列の作成
Numpy配列の次元数やサイズ,要素タイプなのど情報を取得
1. ・1次元配列を使ってNumpy配列の情報を取得します.
・2次元配列を使ってNumpy配列の情報を取得します.
Numpyのデータ型式一覧

Numpyて何

Numpyは,Pythonの科学計算のためのパッケージで,配列の高速操作を得意とし,数学のライブラリーを持っており,離散高速フーリエ変換,線形代数,統計演算,ランダムシュミュレーションなどの機能があります.また,NumpyはコンパイルしたCコードをバックグラウンドで使い,ベクトル化することで計算を速く実行しています.

Numpyのインストール

pipを使ってインストールすることができます.
コマンドプロンプトより以下を実行します.

pip install numpy

pythonでnumpyを使うには

numpyを使うには, Numpyモジュールをインポートします.

import numpy as np

arrayで配列を作る

　Numpyの多次元配列は,すべて同じタイプの要素である必要があります.例えば数値と文字を配列内で混在させることはできません.
配列を作る方法は幾つかあります.例えば,array()関数ではpythonのリストまたはタプルから配列を作成できます.

・arrray()関数を使った1次配列の作成

[IN]

import numpy as np      #Numpyをnpで利用できようにする.
d1=np.array([3, 6, 9]) #リスト型をNumpy配列にします.
print(d1)

[OUT]

[3 6 9]

・arrray()関数を使った2次配列の作成

[IN]

import numpy as np      #Numpyをnpで利用できようにする.
d2=np.array([[ 3,  6,  9], #
             [13, 16, 19]]) #リスト型をNumpy配列にします.
print(d2)

[OUT]

[[ 3  6  9]
 [13 16 19]]

Numpy配列の次元数やサイズ,要素タイプなのど情報を取得

・Numpy配列の情報を取得するには、以下の関数を使います.

関数	概要
ndarray.ndim	次元の取得
ndarray.shape	各次元の配列サイズの取得
ndarray.size	配列何の要素数の合計
ndarray.itemsize	配列内の各要素のバイト単位のサイズ
ndarray.dtype	配列を構成する要素の型式

・1次元配列を使ってNumpy配列の情報を取得します.

[IN]

import numpy as np      
d1=np.array([3, 6, 9]) #Numpyの1次元配列を作成
print("numpy.ndim     ", d1.ndim    )
print("numpy.shape    ", d1.shape   )
print("numpy.size     ", d1.size    )
print("numpy.itemsize ", d1.itemsize)
print("numpy.dtype    ", d1.dtype   )

[OUT]

numpy.ndim      1
numpy.shape     (3,)
numpy.size      3
numpy.itemsize  4
numpy.dtype     int32

numpy.shapeで各次元の配列サイズを取得した時１次元配列は(3,)でした.これは要素が3個あり,pythonのタプルで1次元配列を表します.またnumpy.dtypeで要素の型式がint32と表示されました,これは32ビットの整数型を意味してます.

・2次元配列を使ってNumpy配列の情報を取得します.

import numpy as np      
d2=np.array([[ 3,  6,  9],  #Numpyの2次元配列を作成
             [13, 16, 19]],)
print(d2)                
print("numpy.ndim     ", d2.ndim    )
print("numpy.shape    ", d2.shape   )
print("numpy.size     ", d2.size    )
print("numpy.itemsize ", d2.itemsize)
print("numpy.dtype    ", d2.dtype   )

[OUT]

numpy.ndim      2
numpy.shape     (2, 3)
numpy.size      6
numpy.itemsize  4
numpy.dtype     int32

numpy.shapeで各次元の配列サイズを取得した時2次元配列は(2, 3)であり2行３列の配列であることが解ります.またnumpy.dtypeで要素の型式がint32と表示されました,これは32ビットの整数型を意味してます.

Numpyのデータ型式一覧

Numpy配列の型式の一覧を下記に記載します.

Numpy型式	概要
init8	符号あり8ビット整数型
init16	符号あり16ビット整数型
init32	符号あり32ビット整数型
init64	符号あり64ビット整数型
unit8	符号なし8ビット整数型
unit16	符号なし16ビット整数型
unit32	符号なし32ビット整数型
unit64	符号なし64ビット整数型
float16	半精度浮動小数点型
float32	単精度浮動小数点型
float64	倍精度浮動小数点型
float128	四倍精度浮動小数点型
complex64	複素数型(実部,虚部がそれぞれ単精度浮動小数点型)
complex128	複素数型(実部,虚部がそれぞれ倍精度浮動小数点型)
complex256	複素数型(実部,虚部がそれぞれ四倍精度浮動小数点型)
bool	ブール型(TrueかFalseで表す)