Numpy を使用する最も簡単な方法: numpy を np としてインポートする

Numerical Python の略であるNumPyは、Python プログラミング言語に基づいて構築された科学計算ライブラリです。

NumPy を Python 環境にインポートする最も一般的な方法は、次の構文を使用することです。

 import numpy as np

コードのimport numpy部分は、NumPy ライブラリを現在の環境に統合するように Python に指示します。

コードのas np部分は、Python に NumPy にnpのエイリアスを与えるように指示します。これにより、numpy.function_name ではなく np.function_name を入力するだけで NumPy 関数を使用できるようになります。

NumPy をインポートしたら、組み込み関数を使用してデータを迅速に作成および分析できます。

基本的な NumPy 配列の作成方法

NumPy で扱う最も一般的なデータ型はarrayで、これはnp.array()関数を使用して作成できます。

次のコードは、基本的な 1 次元 NumPy 配列を作成する方法を示しています。

 import numpy as np

#define array
x = np. array ([1, 12, 14, 9, 5])

#display array
print (x)

[1 12 14 9 5]

#display number of elements in array
x. size

5

複数のテーブルを作成し、それらに対して加算、減算、乗算などの演算を実行することもできます。

 import numpy as np 

#define arrays
x = np. array ([1, 12, 14, 9, 5])
y = np. array ([2, 3, 3, 4, 2])

#add the two arrays
x+y

array([ 3, 15, 17, 13, 7])

#subtract the two arrays
xy

array([-1, 9, 11, 5, 3])

#multiply the two arrays
x*y

array([ 2, 36, 42, 36, 10])

NumPy のすべての基本機能の詳細については 、「NumPy の完全初心者ガイド」を参照してください。

NumPy インポート時の潜在的なエラー

NumPy をインポートするときに発生する可能性のある潜在的なエラーは次のとおりです。

 NameError : name 'np' is not defined

これは、インポート時に NumPy のエイリアスに失敗した場合に発生します。このエラーを素早く修正する方法については、 このチュートリアルをお読みください。

追加リソース

NumPy について詳しく知りたい場合は、次のリソースを確認してください。

Python 統計ガイドの完全なリスト
オンラインの NumPy ドキュメント ページ
NumPy公式Twitterページ