どーもこんにちは、Keita_Nakamoriです(´・ω・`)
Pythonを色々やってきた中で、何かしらマイルストーン的なものがほしいと思い
なるものを受けてみようと思っております。
データ分析というからには、numpy , pandas, matplotlib, scikit-learn くらいは出るんだろうなあと漠然と考えていますが、今日はnumpyを学習したので、備忘録に貼っておきます。
numpy_text_for_data_analisys_with_Python.html
numpy_text_for_data_analisys_with_Python.zip
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# Text for Data_Analisys with Python import numpy as np # １次元配列 li = [1,2,3,4,5] # [1,2,3,4,5] arr = np.array(li) # array([1, 2, 3, 4, 5] type(arr) # numpy.ndarray arr.shape #(5,) (5,) #２次元配列 li = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]] # [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]] arr = np.array(li) #array([[1, 2, 3, 4], # [5, 6, 7, 8]]) arr.shape # (2, 4) ２行４列 (2, 4) # 変形 reshape li = [1,2,3,4,5,6] arr = np.array(li) arr = arr.reshape(2,3) # ２行３列に変形 #array([[1, 2, 3], # [4, 5, 6]]) arr = arr.ravel() # "浅いコピー"で１次元配列にする # array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) arr = arr.reshape(2,3) # 再び２行３列に変形 #array([[1, 2, 3], # [4, 5, 6]]) arr = arr.flatten() # "浅いコピー"で１次元配列にする # array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) """補足 np.reshape(引数)はタプルで与えても同じ。 arr.reshape((2,3)) """ '補足\nnp.reshape(引数)はタプルで与えても同じ。\narr.reshape((2,3))\n' li = [1,2,3,4,5,6] # リストのスライスは深いコピー li_deep = li[:] # リストの代入は浅いコピー li_shallow =li #確認 li_deep[3]=100 li_deep # [1, 2, 3, 100, 5, 6] li #[1, 2, 3, 4, 5, 6] li_shallow[4] = 200 li_shallow # [1, 2, 3, 4, 200, 6] li # [1, 2, 3, 4, 200, 6] #元リストにも影響あり """深いコピーをするときは スライスをするとよい。li2 = li[:] 正統な方法としては、li2=li.copy() がある。 """ '深いコピーをするときは\nスライスをするとよい。li2 = li[:]\n\n正統な方法としては、li2=li.copy()\nがある。\n' li = [1,2,3,4,5,6] arr = np.array(li) # np.array() のスライスは浅いコピー arr_shallow = arr[:] arr_shallow # array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # 確認 arr_shallow[3] = 300 arr_shallow # array([ 1, 2, 3, 300, 5, 6]) arr # array([ 1, 2, 3, 300, 5, 6]) """深いコピーするときは li.copy()と同様に arr.copy()をすればよい。 """ li = [1,2,3,4,5,6] arr = np.array(li) arr_deep = arr.copy() arr_deep[1] = 500 arr_deep # array([ 1, 500, 3, 4, 5, 6]) arr #array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) """ リストと np.arrayの共通項を考慮すれば 深いコピーをするときは li.copy() arr.copy() を使用すれば良い。 """ '\nリストと\u3000np.arrayの共通項を考慮すれば\n深いコピーをするときは\nli.copy() arr.copy()\nを使用すれば良い。\n' # 数列を作成 np.arange(10) # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) np.arange(3,10,2) # array([3, 5, 7, 9]) np.arange <function numpy.core.multiarray.arange> # ==== 乱数生成 ==== # 乱数 0 to 1 一様分布 np.random.seed(0) #乱数シードの固定 シード番号0と定義 arr = np.random.random((3,2)) #３行２列 タプルで入れる # array([[0.5488135 , 0.71518937], # [0.60276338, 0.54488318], # [0.4236548 , 0.64589411]]) # 乱数 0 to 1 一様分布 np.random.seed(1) np.random.rand(3,2) # random.randomと違ってタプルにしなくていい。 # array([[4.17022005e-01, 7.20324493e-01], # [1.14374817e-04, 3.02332573e-01], # [1.46755891e-01, 9.23385948e-02]]) array([[4.17022005e-01, 7.20324493e-01], [1.14374817e-04, 3.02332573e-01], [1.46755891e-01, 9.23385948e-02]]) # 乱数 整数の一様分布 np.random.seed(2) np.random.randint(10) # 8 np.random.randint(0,10,(3,5)) # array([[8, 6, 2, 8, 7], # [2, 1, 5, 4, 4], # [5, 7, 3, 6, 4]]) array([[8, 6, 2, 8, 7], [2, 1, 5, 4, 4], [5, 7, 3, 6, 4]]) # 乱数 0.0以上 5,0未満の一様分布 np.random.seed(3) np.random.uniform(0.0, 5.0, size=(2,3)) # array([[2.75398951, 3.54073911, 1.45452369], # [2.55413803, 4.46473477, 4.48146544]]) array([[2.75398951, 3.54073911, 1.45452369], [2.55413803, 4.46473477, 4.48146544]]) # 乱数 0-1 正規分布 np.random.seed(4) np.random.randn(2,3) # array([[ 0.05056171, 0.49995133, -0.99590893], # [ 0.69359851, -0.41830152, -1.58457724]]) array([[ 0.05056171, 0.49995133, -0.99590893], [ 0.69359851, -0.41830152, -1.58457724]]) # ==== 特殊行列生成 ==== # ゼロ行列 np.zeros((2,3)) #タプル # array([[0., 0., 0.], # [0., 0., 0.]]) # 単位行列 np.eye(2) # array([[1., 0.], # [0., 1.]]) #１の行列 np.ones((2,3)) #タプル # array([[1., 1., 1.], # [1., 1., 1.]]) # 任意の数の行列 np.full((2,3),2.71) # array([[2.71, 2.71, 2.71], # [2.71, 2.71, 2.71]]) # np.nanの行列 np.array([1,2,np.nan,4]) # array([ 1., 2., nan, 4.]) type(np.nan) # as float """ np.nanは floatとして扱われる。 numpyでは同じタイプでないと計算できない。 欠損値を扱うための措置 """ print(np.nan * 100) # nan nan # ==== 均等割り 0 - 5を 6等分 ==== np.linspace(0,5,6) #array([0., 1., 2., 3., 4., 5.]) array([0., 1., 2., 3., 4., 5.]) # ==== 等差数列 ==== arr1 = np.array([1,1,2,3,4,4,6]) arr2 = np.diff(arr1) # array([0, 1, 1, 1, 0, 2]) # ==== 連結 ==== arr3 = [1,2,3] arr4 = [10,20,30] arr_cat = np.concatenate([arr3,arr4]) # array([ 1, 2, 3, 10, 20, 30]) # 連結 縦ベクトル（2次元配列） arr = np.array([[1], [2], [3]]) # array([[1], # [2], # [3]]) arr1 = np.array([[4], [5] ,[6]]) # array([[4], # [5], # [6]]) arr_cat = np.concatenate([arr, arr1],axis=1) #軸を列に指定すること # array([[1, 4], # [2, 5], # [3, 6]]) # 連結 np.hstack arr = np.array([[1], [2], [3]]) arr1 = np.array([[4], [5] ,[6]]) arr_hstacked = np.hstack([arr,arr1]) # array([[1, 4], # [2, 5], # [3, 6]]) # 連結 np.vstack arr = np.array([1,2,3,4,5]) arr1 = np.array([10,20,30,40,50]) arr_vstacked = np.vstack([arr,arr1]) # array([[ 1, 2, 3, 4, 5], # [10, 20, 30, 40, 50]]) # ==== 分割 ==== np.random.seed(123) arr = np.random.randn(12).reshape(3,4) # array([[-1.0856306 , 0.99734545, 0.2829785 , -1.50629471], # [-0.57860025, 1.65143654, -2.42667924, -0.42891263], # [ 1.26593626, -0.8667404 , -0.67888615, -0.09470897]]) # 列を分割 1つ目は3列 2つ目は残りの1列 arr_splited_1 = np.split(arr,[3],axis=1) arr_splited_1[0] # array([[-1.0856306 , 0.99734545, 0.2829785 ], # [-0.57860025, 1.65143654, -2.42667924], # [ 1.26593626, -0.8667404 , -0.67888615]]) arr_splited_1[1] # array([[-1.50629471], # [-0.42891263], # [-0.09470897]]) # 行を分割 1つ目は2行 2つ目は残りの1行 arr_splited_0 = np.split(arr, [2],axis=0) arr_splited_0[0] # array([[-1.0856306 , 0.99734545, 0.2829785 , -1.50629471], # [-0.57860025, 1.65143654, -2.42667924, -0.42891263]]) arr_splited_0[1] # array([[ 1.26593626, -0.8667404 , -0.67888615, -0.09470897]]) print(arr.shape) arr_3, arr_4 = np.hsplit(arr, [2]) # 機能しない arr_5, arr_6 = np.vsplit(arr, [1]) # 機能しない (3, 4) #転置行列 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # array([[1, 2, 3], # [4, 5, 6]]) arr.T # array([[1, 4], # [2, 5], # [3, 6]]) array([[1, 4], [2, 5], [3, 6]]) # 次元の追加 arr = np.array([1,2,3,4]) arr # array([1, 2, 3, 4]) arr_1 = arr[np.newaxis,:] # array([[1, 2, 3, 4]]) arr_2 = arr[:,np.newaxis] # array([[1], # [2], # [3], # [4]]) # メッシュグリッドデータの生成 arr_x = np.array([1,2,3,4,5]) arr_y = np.array([10,20,30]) xx, yy =np.meshgrid(arr_x, arr_y) xx # array([[1, 2, 3, 4, 5], # [1, 2, 3, 4, 5], # [1, 2, 3, 4, 5]]) yy # array([[10, 10, 10, 10, 10], # [20, 20, 20, 20, 20], # [30, 30, 30, 30, 30]]) array([[10, 10, 10, 10, 10], [20, 20, 20, 20, 20], [30, 30, 30, 30, 30]]) # ユニバーサルファンクション（一括変換） # 各成分を全て絶対値にする arr = [5, -12, -3 , 2] np.abs(arr) # array([ 5, 12, 3, 2]) # sin cos tan arr = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) np.sin(arr) array([ 0.00000000e+00, 6.34239197e-02, 1.26592454e-01, 1.89251244e-01, 2.51147987e-01, 3.12033446e-01, 3.71662456e-01, 4.29794912e-01, 4.86196736e-01, 5.40640817e-01, 5.92907929e-01, 6.42787610e-01, 6.90079011e-01, 7.34591709e-01, 7.76146464e-01, 8.14575952e-01, 8.49725430e-01, 8.81453363e-01, 9.09631995e-01, 9.34147860e-01, 9.54902241e-01, 9.71811568e-01, 9.84807753e-01, 9.93838464e-01, 9.98867339e-01, 9.99874128e-01, 9.96854776e-01, 9.89821442e-01, 9.78802446e-01, 9.63842159e-01, 9.45000819e-01, 9.22354294e-01, 8.95993774e-01, 8.66025404e-01, 8.32569855e-01, 7.95761841e-01, 7.55749574e-01, 7.12694171e-01, 6.66769001e-01, 6.18158986e-01, 5.67059864e-01, 5.13677392e-01, 4.58226522e-01, 4.00930535e-01, 3.42020143e-01, 2.81732557e-01, 2.20310533e-01, 1.58001396e-01, 9.50560433e-02, 3.17279335e-02, -3.17279335e-02, -9.50560433e-02, -1.58001396e-01, -2.20310533e-01, -2.81732557e-01, -3.42020143e-01, -4.00930535e-01, -4.58226522e-01, -5.13677392e-01, -5.67059864e-01, -6.18158986e-01, -6.66769001e-01, -7.12694171e-01, -7.55749574e-01, -7.95761841e-01, -8.32569855e-01, -8.66025404e-01, -8.95993774e-01, -9.22354294e-01, -9.45000819e-01, -9.63842159e-01, -9.78802446e-01, -9.89821442e-01, -9.96854776e-01, -9.99874128e-01, -9.98867339e-01, -9.93838464e-01, -9.84807753e-01, -9.71811568e-01, -9.54902241e-01, -9.34147860e-01, -9.09631995e-01, -8.81453363e-01, -8.49725430e-01, -8.14575952e-01, -7.76146464e-01, -7.34591709e-01, -6.90079011e-01, -6.42787610e-01, -5.92907929e-01, -5.40640817e-01, -4.86196736e-01, -4.29794912e-01, -3.71662456e-01, -3.12033446e-01, -2.51147987e-01, -1.89251244e-01, -1.26592454e-01, -6.34239197e-02, -2.44929360e-16]) # 自然対数 底 = ネピア数 e arr = np.array([0, 1, 2, 3]) np.log(arr) #[ -inf 0. 0.69314718 1.09861229] # 常用対数 底 = 10 np.log10(arr) #array([ -inf, 0. , 0.30103 , 0.47712125]) # exp() np.exp(1) # 2.718281828459045 C:\Users\omoiy\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:3: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log This is separate from the ipykernel package so we can avoid doing imports until C:\Users\omoiy\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:6: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log10 2.718281828459045 # ブロードキャス（自動拡張計算） arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) arr2 =np.array([10,10,10]) arr_sum = arr + arr2 # array([[11, 12, 13], # 2行ともに和算されている # [14, 15, 16]]) arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) arr2 =np.array([10,10,10]) arr_sub = arr - arr2 # array([[-9, -8, -7], # 2行ともに差算されている # [-6, -5, -4]]) arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) arr2 =np.array([10,100,1000]) arr_multi = arr * arr2 # array([[ 10, 200, 3000], # 2行ともに乗算されている # [ 40, 500, 6000]]) arr = np.array([1,2,3]) arr2 = np.array([[1], [2], [3]]) arr + arr2 # array([[2, 3, 4], # 3x3行列に和算される # [3, 4, 5], # [4, 5, 6]]) # 自分の平均からの距離をそれぞれ求める arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) arr2 = arr - np.mean(arr) # array([[-2.5, -1.5, -0.5], # [ 0.5, 1.5, 2.5]]) # スカラーを乗ずる arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) arr2 = arr * 10 # array([[10, 20, 30], # [40, 50, 60]]) # 3乗する arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) arr2 = arr ** 3 # array([[ 1, 8, 27], # [ 64, 125, 216]], dtype=int32) # ゼロを含んだ行列で除算をするときのテクニック arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) arr2 =np.array([0,10,100]) arr_div = arr / (arr2 + 1e-6) # array([[1.00000000e+06, 1.99999980e-01, 2.99999997e-02], # [4.00000000e+06, 4.99999950e-01, 5.99999994e-02]]) # ドット積 arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) arr2 = np.array([[10], [20], [30]]) np.dot(arr, arr2) # array([[140], # [320]]) """ arr @ arr2 でも良い """ array([[140], [320]]) # 判定 論理値 arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) arr > 3 # array([[False, False, False], # [ True, True, True]]) # ゼロでない要素数をカウントする np.count_nonzero(arr) # 6 # 論理式と共に使えば、条件にある要素数をカウントできる np.count_nonzero(arr > 3) # 3 # sum を使ってもできる （True=1なので） np.sum(arr > 3) # 3 # 全要素が条件に入るか np.all(arr > 0) # True np.all(arr > 1) # False # 条件に入る要素だけを取り出す arr_true = arr[arr > 2] arr_true # array([3, 4, 5, 6]) # 比較 arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) arr2 =np.array([1,2,3]) arr == arr2 # array([[ True, True, True], #ブロードキャストが有効になっている # [False, False, False]]) # 条件に合うものだけを抽出 arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) arr2 = np.array([1,2,3]) arr3 = np.array([1,10,100]) arr4 = arr[(arr == arr2) | (arr > 5)] # array([1, 2, 3, 6]) # 浮動小数点誤差を無視しながら行列が同等か調べる arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) arr2 = np.array([[1,2,3], [4,5,7]]) np.allclose(arr, arr2, atol=1) # True # arr2 の最後のみ誤差１を含んでいるが、atolの許容誤差以内なので # 同じ行列とみなされる True # 関数 と メソド どちらでもいい arr = np.array([1,2,3,4,5]) np.sum(arr) # 関数 15 arr.sum() # メソド # arrを定義した時点でarrはクラスのインスタンスに # なっているのでメソドが使用できる 15 |