Numpy 配列をエクセルのように計算してみよう

プラグラミング言語「PYTHON」を使ってみよう!!

業務自動化・効率化の実例を踏まえ、解説できればと思っています。対象は、プログラムを学び始めた初心者向けとなります。

今回の内容

  • Numpyの配列を数値演算を行う



Numpyとは?

NumPyは、数値計算を高速に行えるライブラリであり、機械学習やディープラーニングなどの分野でよく利用されています。

一次元配列の演算

import numpy as np
a = np.arange(10)
b = a*2

出力

a = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
b = [ 0  2  4  6  8 10 12 14 16 18]

変数aには0から9までの数値が入っています。それに2を乗じたものが変数bです。

全ての数値に対して計算が実施されています。

一次元配列の変数で演算を実施

c = np.arange(10)
d = np.arange(0,20,2)
e = c + d 

出力

c = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
d = [ 0  2  4  6  8 10 12 14 16 18]
e = [ 0  3  6  9 12 15 18 21 24 27]

演算は変数を指定して行うこともできます。ちょうどエクセルでAセルとBセルを足したものをCセルに入力するのと同じイメージです。

二次元配列の演算

二次元配列でも演算を実施してみましょう。

配列とは複数のデータを並べたものです。Pythonのリストと同様のイメージを持つと分かりやすいと思います。
f = np.arange(12).reshape(2,-1)
g = f * 2

出力

f = [[ 0  1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10 11]]
g = [[ 0  2  4  6  8 10]
 [12 14 16 18 20 22]]

二次元配列でも全ての要素に対して2を乗じることができました。

二次元配列の変数で演算を実施

h = np.arange(12).reshape(2,-1)
i = np.arange(12).reshape(2,-1)
j = h + i

出力

h = [[ 0  1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10 11]]
i = [[ 0  1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10 11]]
j = [[ 0  2  4  6  8 10]
 [12 14 16 18 20 22]]

変数同士で計算式を作ることもできます。

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