NumPy配列の作成と操作方法について

はじめに

NumPyは、Pythonで数値計算を効率的に行うためのライブラリです。

NumPyを使うことで、Pythonの標準リストよりも高速に大量の数値計算を実行できます。本記事では、NumPy配列の作成と操作方法について説明します。

NumPy配列の作成方法

NumPy配列を作成するには、まずNumPyライブラリをインポートします。次に、np.array()メソッドを使用して、PythonリストをNumPy配列に変換します。以下の例では、Pythonリスト[1, 2, 3]をNumPy配列に変換しています。

import numpy as np

my_list = [1, 2, 3]
my_array = np.array(my_list)
print(my_array)

NumPy配列の操作方法

NumPy配列は、Pythonリストと同様に様々な操作が可能です。例えば、配列の要素を取得するには、Pythonリストと同様にインデックスを使用します。以下の例では、NumPy配列の2番目の要素を取得しています。

import numpy as np

my_array = np.array([1, 2, 3])
print(my_array[1])

NumPy配列には、配列の要素を一括で変更することができる機能もあります。以下の例では、NumPy配列の全ての要素に2を掛けています。

import numpy as np

my_array = np.array([1, 2, 3])
my_array *= 2
print(my_array)

NumPy配列の多次元配列

NumPy配列は、多次元配列を扱うこともできます。以下の例では、2次元のNumPy配列を作成しています。

import numpy as np

my_array = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(my_array)

NumPy配列の多次元配列にも、Pythonリストと同様に様々な操作が可能です。例えば、2次元のNumPy配列の場合、要素にアクセスする際には2つのインデックスを使用します。

まとめ

本記事では、NumPy配列の作成と操作方法について説明しました。NumPy配列はPythonリストよりも高速に数値計算を実行することができ、多次元配列を扱うこともできます。NumPyライブラリを使用することで、Pythonでの数値計算の効率を向上させることができます。