NumPy 紹介

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NumPy ndarrayオブジェクトを作成します ndarray。

NumPyを使用して配列を処理します。NumPyの配列オブジェクトは array() 関数はNumPy配列を ndarray オブジェクト。

实例

import numpy as np 
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
print(type(arr))

运行实例

type(): この組み込みのPython関数は、渡されたオブジェクトの型を教えてくれます。上記のコードのように、 arr は numpy.ndarray 型。

作成するために渡すことができます： ndarray、リスト、タプル、または他の配列に似たオブジェクトを array() メソッド、それが変換されます： ndarray：

实例

タプルを使用してNumPy配列を作成します：

import numpy as np 
arr = np.array((1, 2, 3, 4, 5))
print(arr)

运行实例

配列の次元

配列の次元は配列の深さ（ネストされた配列）の一つのレベルです。

ネストされた配列：これは配列を要素とする配列を指します。

0次元配列

0次元配列、またはスカラー（ Scalars ）は配列の要素です。配列の各値は0次元配列です。

实例

値61で0次元配列を作成します：

import numpy as np
arr = np.array(61)
print(arr)

运行实例

1次元配列

その要素は0次元配列の配列で、一次元または1次元配列と呼ばれます。

これは最も一般的で基本的な配列です。

实例

値1、2、3、4、5、6を含む1次元配列を作成します：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(arr)

运行实例

2次元配列

その要素は1次元配列の配列で、2次元配列と呼ばれます。

これらは通常行列や二階テンソルを表すために使用されます。

NumPyには特別に行列演算に使用される完全なサブモジュールがあります： numpy.mat。

实例

値1、2、3と4、5、6を含む2次元配列を作成します：

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)

运行实例

3次元配列

その要素は2次元配列の配列で、3次元配列と呼ばれます。

实例

2次元配列を2つ使用して3次元配列を作成します、これらの配列は値1、2、3と4、5、6を含んでいます：

import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
print(arr)

运行实例

次元を確認しますか？

NumPy配列は以下を提供しています： ndim その属性は整数を返し、それにより配列の次元がいくつか教えてくれます。

实例

配列の次元を確認します：

import numpy as np
a = np.array(42)
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
print(a.ndim) 
print(b.ndim) 
print(c.ndim) 
print(d.ndim)

运行实例

更高维的数组

数组可以拥有任意数量的维。

在创建数组时，可以使用 ndmin 参数定义维数。

实例

创建一个有 5 个维度的数组，并验证它拥有 5 个维度：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)
print(arr)
print('number of dimensions :', arr.ndim)

运行实例

在此数组中，最里面的维度（第 5 个 dim）有 4 个元素，第 4 个 dim 有 1 个元素作为向量，第 3 个 dim 具有 1 个元素是与向量的矩阵，第 2 个 dim 有 1 个元素是 3D 数组，而第 1 个 dim 有 1 个元素，该元素是 4D 数组。