Numpyで様々な数値演算

はじめに

Pythonは、データサイエンス分野で最も人気のある言語の1つです。その理由の1つは、Numpyというライブラリが提供する高速で高度な数値演算です。この記事では、Numpyを使用してさまざまな数値演算を行う方法について説明します。

配列の演算

Numpyは、配列を作成し、数値演算を行うための便利な方法を提供します。配列を作成するには、 numpy.array() 関数を使用します。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

print(a + b)  # [5 7 9]
print(a - b)  # [-3 -3 -3]
print(a * b)  # [4 10 18]
print(a / b)  # [0.25 0.4 0.5]

上記の例では、2つの配列 a と b を作成し、加算、減算、乗算、除算の演算を行いました。Numpyは、配列の要素ごとに演算を実行します。

統計的な演算

Numpyは、統計的な演算を行うための多数の関数を提供します。 numpy.mean()、 numpy.median()、 numpy.std()、 numpy.var() などの関数があります。

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(np.mean(x))  # 3.0
print(np.median(x))  # 3.0
print(np.std(x))  # 1.41421356
print(np.var(x))  # 2.0

上記の例では、 numpy.mean()、 numpy.median()、 numpy.std()、 numpy.var() 関数を使用して、配列 x の平均、中央値、標準偏差、分散を計算しました。

線形代数の演算

Numpyは、線形代数の演算にも使用できます。 numpy.dot() 関数を使用して、2つの行列の積を計算できます。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

print(np.dot(a, b))
# [[19 22]
#  [43 50]]

上記の例では、2つの2次元配列 a と b を作成し、 numpy.dot() 関数を使用して、行列の積を計算しました。

まとめ

この記事では、Numpyを使用して、配列の演算、統計的な演算、線形代数の演算を行う方法について説明しました。Numpyは、Pythonのデータサイエンス分野で広く使用されているライブラリの1つであり、高速かつ高度な数値演算を提供します。