PYTHONでnumpyを使う

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created: 2021/08/03 modified: 2021/09/14

インストールと宣言

インストール方法


>pip numpy
>conda numpy

ソース内での宣言


import numpy
Import numpy as np

機能

主として数値計算を行います。
この記事では、ベクトルや行列と配列の関係などを記述します。
尚、テンソルについては省略します。

生成

a = [0,1,2]
b = np.array( a )

PYTHON言語の配列変数aをarray()関数に代入すると、numpyのndarrayオブジェクト変数bを返します。

配列の変数型

dtypeで変数の型を指定できます。

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

配列の次元

[0,1,2] は1次元配列=ベクトルです。
[0,1,2],[3,4,5]は2次元配列=行列です。

配列のサイズ

numpyのndarrayオブジェクトは他のオブジェクトから戻り値として返されることがあります。
このオブジェクトはコーダーが意識して作ったものでないケースもあるので、配列の次元やサイズがわからない事があります。
尚、下記の例の変数aはndarrayオブジェクト変数です。
詳しくは、クラスndarrayを参照してください。

次元数

i = a.ndim

i が1の時、1次元配列です。
2の時、2次元配列です。
つまり、n の時、n 次元配列となり、3以上の時、これはテンソルを意味します。

次元ごとのサイズ

i = a.shape

i はタプル配列を返します。
例えば、1次元配列の時、i[0] に1次元配列のサイズが返されます。
2次元配列の時、i[0] には1次元目のサイズが返され、行列の行を意味します。
i [1] には2次元目のサイズが返され、行列の列を意味します。

配列のエラー

配列のサイズを越えた領域にアクセスすると、不正メモリアクセスとなり、エラーとなります。明示的にエラーにならなくても必ず不具合は起こっています。
配列の添数には注意が必要です。
例えば、1次元配列なのにi[1] にアクセスしたケースなどです。
尚、添数は0から始まるので添数の最大値はサイズより1小さいことにも注意が必要です。

配列の書き込みと読み出し

下記の例は、配列が1つで、バイナリー形式(多次元配列)のケースです。
画像の処理などに使います。

書き込み

np.save( “file”,a )

file はフルパスのファイル名です。拡張子は自動的に”.npy”になります。
a はndarrayオブジェクト変数です。

読み出し

np.load( “file”,a )

file はフルパスのファイル名です。拡張子は自動的に”.npy”になります。
a はndarrayオブジェクト変数です。

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