python⑤

python5日目～

MX ERGOとHHKBぽちっちゃったぁ^q^

まぁ長く使うし実質0円だよね

今日はNumpyというライブラリのことを動画で見ました。

https://www.youtube.com/watch?v=qMjK2131f3I&list=PLCZyyif9kAwX7rlXKrJTlPQs9Nk7TBAHO&index=21

まんま模写で覚え書き。

なんかこの動画で紹介された機能だけでもいろいろできて面白そうｗ

どう使うかわからないけど

import numpy as np

Numpyをよびだすとき、as npとすることでNumpyをnpという名前で呼び出すことができる。

x = np.array([1,2,3])#arrayを使うことでベクトルや行列を表現できる

print(x)
print(x.shape)#size
print(x.ndim)#次元を見れる

y = np.array([
    [1,2,3], #,を使うと1行目2行目と区切れる
    [4,5,6],#2行目
    [7,8,9]#3行目
])

print(y)
print(y.shape)
print(y.ndim)#縦と横に数値が入ってるので2次元
print(np.zeros((2,2)))#np.zeros((x,x))で行列の数を表示できる
print(y.mean())#.meanで全体の合計値の平均をとってこれる
print(y.mean(axis=1))#axisで各行ごとの平均をとることができる　数字で方向が決まる。1は横
print(y.var())#分散
print(y.std())#標準偏差
print(y.max())#最大値
print(y.max(axis=1))#各行の最大値

X = np.array([
    [2,3],
    [1,5],
    [3,1]
])
print(X)
print(X.T)#.Tで転置(行と列の入れ替え)
print(np.dot(X,X.T))#np.dotは行列積の計算

▼実行結果

[1 2 3]
(3,)
1
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
(3, 3)
2
[[0. 0.]
[0. 0.]]
5.0
[2. 5. 8.]
6.666666666666667
2.581988897471611
9
[3 6 9]
[[2 3]
[1 5]
[3 1]]
[[2 1 3]
[3 5 1]]
[[13 17 9]
[17 26 8]
[ 9 8 10]]

▼各表現方法

.array：ベクトルや行列を表現

.shape：全要素数

.ndim：次元を表現

.mean：各行全体の合計値の平均を出す

.var：分散値

.std：標準偏差

.max：各行の最大値

.zeros(x.x)：行列の数を表示

axis=x：軸。xの値によって方向指定。0が列、1が行

.T：行と列の入れ替え

これが一部だと・・・

以上