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Pythonプログラミング初心者でも安心！NumPy利便性クラスチュートリアル


このガイドでは、NumPyの主要な利便性クラスとその使用方法について詳しく説明します。

np.array：ndarrayの作成

import numpy as np

# リストをndarrayに変換
data = [1, 2, 3, 4, 5]
arr = np.array(data)

# データ型を指定
arr = np.array(data, dtype=float)

# 2次元配列を作成
data = [[1, 2], [3, 4]]
two_dim_arr = np.array(data)

np.ones と np.zeros：単一値で満たされた配列の作成

np.ones と np.zeros は、指定された形状を持つ配列を作成し、それぞれすべての要素を1または0で初期化します。

# 5要素を持つ1で満たされた配列
arr = np.ones(5)

# (2, 3) 形状の0で満たされた2次元配列
two_dim_arr = np.zeros((2, 3))

np.empty：未初期化配列の作成

np.empty は、指定された形状を持つ未初期化配列を作成します。メモリ割り当ては行われますが、要素値はランダムな値のままになります。

# 10要素を持つ未初期化配列
arr = np.empty(10)

# (3, 4, 5) 形状の未初期化3次元配列
three_dim_arr = np.empty((3, 4, 5))

np.arange：等差数列の生成

np.arange は、指定された開始値、終了値、ステップ値を持つ等差数列を生成します。

# 0から10までの等差数列 (ステップ値は1)
arr = np.arange(0, 11)

# -5から5までの等差数列 (ステップ値は2)
even_step_arr = np.arange(-5, 6, 2)

# 0.1刻みの0から1までの浮動小数点等差数列
float_arr = np.arange(0, 1.1, 0.1)

np.linspace：指定間隔の等間隔な値の生成

np.linspace は、指定された開始値、終了値、生成する点の数に基づいて、等間隔な値の配列を生成します。

# 0から10まで11個の等間隔な値
lin_arr = np.linspace(0, 10, 11)

# -5から5まで100個の等間隔な値
dense_lin_arr = np.linspace(-5, 5, 100)

np.random：ランダムデータの生成

# 標準正規分布から10個の乱数
random_numbers = np.random.randn(10)

# 一様分布 [0, 1) から5個の乱数
uniform_random_numbers = np.random.rand(5)

# 0から10までの整数値5個の乱数 (重複なし)
random_integers = np.random.randint(0, 11, 5)

np.savetxt と np.loadtxt は、ndarrayをテキストファイルに保存およびロードするための関数です。

# 配列を "data.txt" ファイルに保存
np.savetxt("data.txt", arr)

np.array を使用してさまざまなデータ構造からndarrayを作成する

import numpy as np

# リストからndarrayを作成
data = [1, 2, 3, 4, 5]
arr = np.array(data)

# タプルからndarrayを作成
data = (1, 2, 3, 4, 5)
arr = np.array(data)

# 辞書からndarrayを作成
data = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
arr = np.array(list(data.values()))

# 2次元配列を作成
data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
two_dim_arr = np.array(data)

np.ones と np.zeros を使用して単一値で満たされた配列を作成する

import numpy as np

# 5要素を持つ1で満たされた配列
arr = np.ones(5)

# 10要素を持つ0で満たされた配列
zeros_arr = np.zeros(10)

# (2, 3) 形状の0で満たされた2次元配列
two_dim_zeros_arr = np.zeros((2, 3))

# (3, 4, 5) 形状の1で満たされた3次元配列
three_dim_ones_arr = np.ones((3, 4, 5))

np.empty を使用して未初期化配列を作成する

import numpy as np

# 10要素を持つ未初期化配列
arr = np.empty(10)

# (2, 3) 形状の未初期化2次元配列
two_dim_arr = np.empty((2, 3))

# (4, 5, 6) 形状の未初期化3次元配列
three_dim_arr = np.empty((4, 5, 6))

np.arange を使用して等差数列を生成する

import numpy as np

# 0から20までの等差数列 (ステップ値は2)
even_step_arr = np.arange(0, 21, 2)

# -10から10までの等差数列 (ステップ値は0.5)
float_step_arr = np.arange(-10, 10.5, 0.5)

# 指定範囲内のすべての偶数
even_numbers = np.arange(2, 21, 2)

np.linspace を使用して指定間隔の等間隔な値を生成する

import numpy as np

# 0から1まで100個の等間隔な値
lin_arr = np.linspace(0, 1, 100)

# -5から5まで500個の等間隔な値
dense_lin_arr = np.linspace(-5, 5, 500)

# 0.5から1までの200個の等間隔な値 (指数表記)
log_lin_arr = np.linspace(0.5, 1, 200, endpoint=True)

np.random を使用してランダムデータの生成

import numpy as np

# 標準正規分布から50個の乱数
random_numbers = np.random.randn(50)

# 一様分布 [0, 1) から20個の乱数
uniform_random_numbers = np.random.rand(20)

# 0から100までの整数値15個の乱数 (重複あり)
random_integers = np.random.randint(0, 101, 15)

# 3から7までの整数値3個の乱数 (重複なし)
unique_random_integers = np.random.choice(range(3, 8), size=3, replace=False)

import numpy as np

# 配列を "data.txt

代替手段の検討事項

  • コードの可読性
    利便性クラスは、コードをより簡潔に記述できるという利点がありますが、複雑な操作になると、かえって分かりにくくなる場合があります。シンプルなNumPy操作とコメントを組み合わせることで、コードの可読性を維持することができます。
  • 柔軟性
    利便性クラスは、特定のタスクに特化しているため、必要なすべての機能を提供していない場合があります。より柔軟な制御が必要な場合は、NumPyの基本的な配列操作関数と条件付き論理を使用して、独自のソリューションを構築することができます。
  • np.ones と np.zeros の代替
    特定の値で満たされた配列を作成するには、fill メソッドを使用できます。
  • np.array の代替
    リストやタプルを直接インデックス付けして値にアクセスしたり、forループを使用して要素を反復処理したりすることができます。
arr = np.empty(10)
arr.fill(1)  # 配列をすべて1で満たす
  • np.arange の代替
    等差数列を生成するには、forループと範囲関数を使用することができます。
  • np.empty の代替
    未初期化配列を作成するには、zeros 関数を使用して0で満たされた配列を作成し、その後必要に応じて値を代入することができます。
start = 0
stop = 20
step = 2
sequence = [start + i * step for i in range(int((stop - start) / step) + 1)]
  • np.linspace の代替
    指定間隔の等間隔な値を生成するには、forループと算術式を使用することができます。
start = 0
stop = 1
num_steps = 100
step = (stop - start) / num_steps
sequence = [start + i * step for i in range(num_steps + 1)]
  • np.savetxt と np.loadtxt の代替
    ファイル入出力には、CSV形式などのテキストファイルフォーマットと標準のファイル入出力関数を組み合わせることができます。
  • np.random の代替
    ランダムデータを生成するには、他のランダムライブラリ（random モジュールなど）を使用することができます。