numpyでデータを扱う その2
# numpyのインストール In [1]: import numpy as np # 2次元配列を作成する In [2]: b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 中身を確認 array型で出力される In [3]: b Out[3]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # shapeで形を確認、2次元配列の要素数は3つ In [4]: b.shape Out[4]: (2, 3) # 1次元配列を作成 In [5]: c1 = np.array([0,1,2,3,4,5]) # 中身を確認 array型で出力される In [6]: c1 Out[6]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) # reshapeで配列を再構築する、今回は2次元配列で要素数は3つで再構築 In [7]: c2 = c1.reshape((2,3)) # 再構築した2次元配列を出力して確認 In [8]: c2 Out[8]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) # 再構築した2次元配列をravelを使って1次元配列に再構築 In [9]: c3 = c2.ravel() # 再構築した1次元配列を出力して確認 In [10]: c3 Out[10]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) # 1次元配列を参照コピーする In [11]: c4 = c2.flatten() # 参照コピーした1次元配列を出力して確認 In [12]: c4 Out[12]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
numpyでデータを扱う その1
# numpyのインポート In [1]: import numpy as np # 1次元配列 In [2]: n1 = np.array([1,2,3]) # arrayから始まる出力結果の確認 In [3]: n1 Out[3]: array([1, 2, 3]) # printで出力するとarray表記がなくなる In [4]: print(n1) Out [4]:[1 2 3] # typeの確認するとndarrayオブジェクトであることを確認 In [5]: type(n1) Out[5]: numpy.ndarray # 要素数の確認 In [6]: n1.shape Out[6]: (3,)
