NumPy入門 (2017/05/30)

NumPyで私自身がよく使うものに限って簡単に説明する。

この記事は内容を随時追加する。

NumPyのインポート

import numpy as np

配列

a = np.array([1, 2, 3])
print(a)

[1 2 3]

連続した整数の生成

a = np.arange(-5, 5)
b = np.arange(-5, 5, 2)
print(a)
print(b)

[-5 -4 -3 -2 -1  0  1  2  3  4]
[-5 -3 -1  1  3]

非数値

a = np.nan
print(a)

nan

非数値の確認

a = np.array([np.nan, 1])
print(a)
print(np.isnan(a))

[ nan   1.]
[ True False]

切り上げ

a = 1.2
print(a)
print(np.ceil(a))

1.2
2.0

切り捨て

a = 1.8
print(a)
print(np.floor(a))

1.8
1.0

四捨五入

a = 1.234
b = 9.876
print(a)
print(b)
print(np.round(a))
print(np.round(b))
print(np.round(a, 2))
print(np.round(b, 2))

1.234
9.876
1.0
10.0
1.23
9.88

要素へのアクセス

a = np.arange(-5, 5)
print(a)
print(a[2])

[-5 -4 -3 -2 -1  0  1  2  3  4]
-3

要素の検索

a = np.arange(1, 10)
print(a)
print(a[a==5])
print(a[a>5])
print(a[(a>3) & (a<8)])
print(a[(a<3) | (a>8)])

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[5]
[6 7 8 9]
[4 5 6 7]
[1 2 9]

配列の型変換

a = np.array([1, 2, 3])
print(a)
print(a.astype(float))

[1 2 3]
[ 1.  2.  3.]