Python NumPyのインストールから使い方を徹底解説！

NumPy（ナンパイ）は、数値計算を効率的に行うための拡張ライブラリです。ベクトルや行列などを効率的に数値計算するための数学関数ライブラリを提供します。NumPyを使うことにより、数値計算をより早く、より楽にすることができます

NumPyのインストール、import

NumPyの利用に際してまず必要となるのが、NumPyのインストールになります。NumPyは標準ではインストールされていませんので、pipを利用して別途インストールする必要があります。
 
pipを利用してインストールする場合は、以下のコマンドを入力してください。

pipの詳しい説明は「Pythonでの外部ライブラリの追加インストール方法」を参照ください。

 
 
データサイエンスに特化したプラットフォームAnaconda（アナコンダ）を利用されている方は、別途インストールする必要はありません。Anacondaをインストールすると基本的にはNumPyもインストールされています。
 
Anacondaの詳しい説明は「AnacondaでPython3をインストール」を参照ください。

 
環境が古い、アンインストールしてしまったなど何らかの理由でNumPyがインストールされていない場合は、condaを利用してインストールしてください。

condaの詳しい説明は「Anacondaでの外部ライブラリの追加インストール方法」を参照ください。

 
インストール後にコマンド「conda list」を使うと、インストールしたNumPyが表示されていることが確認できます。これでNumPyのインストールは完了です。
 
 
インストールが終わり、次にNumPyを利用するには、事前に以下のimport文を記述し、NumPyのライブラリを読み込んでおく必要があります。

「as np」と別名を定義することで、それ以降のプログラムの中で「np」という名前で利用できるようにします。

NumPyでのベクトル、行列の作成方法

まず初めに、NumPyにおけるndarray型の配列の作成方法を確認しましょう。

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NumPyでのベクトル、行列の作成方法(ゼロ・単位・逆・転置行列など)

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NumPyにおいて、arrayによりndarray型の配列を作成することができます。１次元の配列をベクトル、２次元の配列を行列として扱うことができます。 NumPyでのベクトル、行列の作成方法まずはベクトル（１次元配列）を作成してみましょう。arrayに対してベクトルの...

連続した配列の自動作成

データ分析や機械学習では、ある一定のルールに基づいて作成された連続した配列が必要になる時があります。NumPyでのこれらの配列を自動作成する方法について説明します。

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NumPyでの連続した配列の自動作成(arange、reshape、linspaceなど)

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データ分析や機械学習では、ある一定のルールに基づいて作成された連続した配列が必要になる時があります。NumPyではこれらの配列を自動作成する方法がいくつかあります。この記事では、NumPyでの連続した配列の自動作成方法を初心者向けに解説していきます。 N...

ランダムな数値を含む配列の自動作成

またデータ分析や機械学習では、ランダムな数値を含む配列の作成も必要になる時があります。NumPyではこれらの配列も自動作成する方法がいくつかあります。

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NumPy入門！randomによる乱数の自動生成

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またデータ分析や機械学習では、ランダムな数値を含む配列の作成も必要になる時があります。NumPyではこれらの配列も自動作成する方法がいくつかあります。 NumPyでの一様な乱数の自動生成(random.rand)random.randで、0〜1の一様な乱数を自動生成することがで...

NumPyでの行列の計算方法

次にNumPyでの行列の計算方法を確認していきましょう。

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NumPyでの行列の計算方法(四則演算、合計、平均、標準偏差、分散)

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次にNumPyでの行列の計算方法を確認していきましょう。行列の四則演算最初に行列同士の四則演算を行います。まずは計算を行なう２つの行列x、yを定義します。In : x=np.array(,])...: xOut: array(,          &nb...

NumPyでの配列のインデックス

ここでは、NumPyの配列のインデックスの指定方法について解説します。

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NumPyでのインデックス指定による配列からのデータ取得・検索方法

https://ai-inter1.com/numpy-index/

NumPyの配列のインデックスの指定方法は、リスト(list)でのインデックスの指定方法と同様です。（リストの詳しい説明をご覧になる場合、こちらのリンク「リスト(List)/配列の使い方」から参照ください。）各要素が順番に格納されているので、各要素を取得するには、...

NumPyでの配列の更新

この記事では、NumPyでの配列の値の更新方法と注意点について確認しましょう。

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NumPyでの配列の更新(代入、copyの違い)

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NumPyでの配列の値の更新は、値を代入することで更新することができます。但し、注意点として、ある配列を＝で別の配列に代入しても、メモリー領域は共有されており、代入された配列の値を変更すると、元の配列の値も変わってしまいます。これを避ける為には、明示的...

NumPyの数値計算用関数

NumPyでは数値計算用の関数が多数用意されていますので、その中からいくつかを紹介していきます。

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NumPyの数値計算用関数(平方根、指数関数、絶対値)

https://ai-inter1.com/numpy-math/

NumPyでは数値計算用の関数が多数用意されています。その中からいくつかを紹介していきます。 NumPyでの平方根の算出(sqrt)sqrtでは平方根を求めることができます。引数で渡した数の平方根が出力されます。In : np.sqrt(3)Out: 1.7320508075688772 またsqr...

whereで条件に応じたデータを抽出

NumPyにおいて、条件を指定して配列から要素を抽出する方法をみていきましょう。

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NumPy入門！whereで条件に応じた要素の抽出

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条件を指定しての配列からの要素の抽出は、zipを利用してもできますが、NumPyのwhereを利用すると簡単に記述することができます。この記事では、zip、whereの使い方とその違いを確認していきましょう。 NumPyでのzipによる条件指定での抽出同じ要素数のndarray...

NumPyでのファイル操作関数

NumPyによるcsvやテキストファイル読み込み、ファイル書き込み方法について説明しています。

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NumPyでのファイル操作(テキスト・CSVファイルの読み込み・書き込み)

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NumPyによるndarrayへのファイル読み込み、ファイル書き込み方法はいくつかあります。 ファイルの書き込み／読み込み(テキスト、csv形式)csvを含むテキスト形式でのファイルの書き込みはsavetxt、データの読み込みはloadtxtを利用します。記述方法は次のように...

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