NumPy入門 サンプル集

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この記事では、Python言語とNumPyで数値計算処理を行う方法とサンプルコードについて入門者向けに使い方を解説します。

NumPyとは

NumPyは、Pythonの最も代表的な数値計算モジュールです。
(Python使うならインストールするのは当たり前なレベル)
多次元配列を使って、高速かつ少ないコード量で効率よく数値計算を行うことが出来ます。
(ベクトルや行列の計算も可能)

NumPyの導入

PythonにNumPyをインストールする方法は下記事で紹介しています。
NumPyのインストール (Windows、Linux、Ubuntu)
Try Jupyterの使い方:ブラウザ上の実行環境(環境構築が面倒くさい人向け)

Pythonの基本文法に関しては下記事で紹介しています。
Python入門 サンプル集

NumPyのサンプルプログラム集

NumPyのサンプルプログラムを、項目別に以下にまとめました。

配列

配列生成①:1次元配列, 2次元配列
配列生成②:要素全て1, 要素全て0, 単位行列, 三角行列, 同じ要素繰り返し, データ型指定, データ型種類
範囲生成:範囲指定, 間隔指定, 個数指定, 格子状配列生成
配列操作:配列コピー, 次元数を変更, 配列のデータ型を変換, 書込禁止モード
配列結合:縦に結合, 横に結合
計算:要素同士の掛け算, 要素同士の割り算, 要素同士の割り算の余り, 要素の累乗
値抽出:行の抽出, 列の抽出
情報取得:行・列数), データ型, 対角成分, 0の要素数, 0以外の要素数, 任意の値の要素数
データ探索:条件を満たす要素を抽出, 条件を満たす要素番号を抽出
配列同士の比較:完全一致
高速化:高速に配列生成

ファイル処理

読込:CSV①, CSV②
書込:TXT, CSV

数値計算

連立方程式:連立方程式の解
三角関数:正弦, 余弦, 正接
他の関数:指数関数, 対数関数
座標変換:直交座標→極座標

統計処理

統計量:合計, 平均, 分散, 標準偏差, 不偏分散, 不偏標準偏差, 偏差値, 最大値, 最小値, 中央値, 算術平均, 差分, 勾配
確率分布:正規分布, 標準正規分布, 二項分布, ポアソン分布, ベータ分布, χ分布, ガンマ分布, F分布, ラプラス分布, 対数正規分布, 指数分布, ディリクレ分布, ガンベル分布, ロジスティック分布, 幾何分布, 超幾何分布
点推定:母平均の点推定, 母分散の点推定, 母比率の点推定
区間推定:母平均の区間推定(t分布), 母分散の区間推定(χ2分布)
検定:t検定, F検定, カイ二乗検定
回帰分析:最小二乗法, 重回帰分析, 直線近似, 曲線近似, 株価予測

線形代数

ベクトル:加減算, 内積, 外積, ノルム, 単位ベクトル(正規化)
行列:加減算, 内積, 外積, 階数(RANK), 行列式, 転置行列, 固有値ベクトル
逆行列:逆行列, 擬似逆行列
行列分解:特異値分解SVD, QR分解, コレスキー分解, 回転行列

信号処理

フーリエ変換:高速フーリエ変換, 高速逆フーリエ変換, スペクトル解析, ノイズ除去

応用例

予測:株価予測

他言語

入門:Python, C言語, Java, C#, Javascript, PHP入門, VBAマクロ, Processing

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