NumPyを使ってみよう!

近年のAIの人気によりプログラミング言語のpythonが徐々に注目を集めています。

おもにpythonはデータ解析などに用いられるのですが、用いられるデータの数は膨大のため、線形代数や統計学などの数学的な処理を行う必要があります。

pythonではこの数学的処理を行うためのライブラリとしてNumPyが用意されています。

この NumPy は行列演算のためのライブラリです。pythonでデータ解析を行う型は行列演算を多用すると思うので是非参考にしてください!

NumPy のインストール方法

pythonの学習にanacondaを使っている方は最初からインストールされていると思います。

インストールされてない方はぜひ下のページを参考にインストールしてみて下さい!

確認方法は

1.anaconda navigatorを開く

2.右の欄にあるEnvironmentsを開く

3.search packagesの検索バーに [NumPy ]と打ち込む

すると、インストールされているパッケージの中から NumPy の文字が入ったものを表示してくれます。

もし、検索しても出てこない場合は、検索バーの右のほうにある「installed」と表示されている部分を「Not installed」に変えるとインストールしていないパッケージが検索できるので探してみて下さい。

実際に使ってみる

ここからは実際に NumPy を使ってみたいと思います。

では、anaconda navigator からjupyter notebookを立ち上げてみましょう!

実際に NumPy を使って行列の計算を行ってみました。c言語などを習った方ならわかると思うのですが、通常、行列の演算にはfor文などでループをさせて計算させます。なので、行列の演算を1からコーディングしようとするととても大変かつコード量が多くなってしまいます。

しかし、上の画像からわかるとおり NumPy を使ってあげるとコーディング量が少なく、また読みやすいコードとなっていることがわかると思います。

しかも、このnumpyは処理速度が速いコンパイラ言語で最適化されたもののため計算速度も速くなっています。

ここで扱った行列の演算はデータ解析や画像処理などの分野でとても使うのでその分野に興味がある方はぜひ試してみて下さい!

今回使ったコードに関しては下に示しておきますのでぜひ使ってみて下さい。

import numpy as np#numpyをインポートし、npとして宣言
arr=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])#変数arrを2×4の行列とする
print(arr)         #arrを表示

print(arr.shape)  #arrが何行何列かを表示
print(arr.reshape(4,2)) #arrを4×2行列に変換
print(arr.sum(axis=0)) #arrを列同士で足し算
print(arr.sum(axis=1)) #arrを行同士で足し算

arr=np.arange(25).reshape(5,5)
print(arr[[2,4,0]])
print("\n")

arr=np.arange(10).reshape(2,5)
print(arr)
print("\n")
print(arr.T)

まとめ

今後AIの発展によりますますpythonの需要が高まっていくと思われます。pythonの特徴として豊富なライブラリが挙げられますが、その中でも今回紹介した NumPy は非常によく使うライブラリですので是非使い方をマスターしてみて下さい!

次回からは、このnumpyなどのライブラリを使って科学技術計算などを行っていければと思っています。

東京農工大電気電子工学科所属の大学生 趣味:ショッピング、スノボ、映画鑑賞 大学の情報と学んだ知識をアウトプットしていきます!
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