Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

2.1

 

Python

のデータ型について

39

2.1.4

 

Python

のリストから作る配列

最初は

np.array

を使った

Python

リストからの配列作成です。

In[8]: # integer array:

整数配列

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

Out[8]: array([1, 4, 2, 5, 3])

Python

リストとは異なり、

NumPy

配列の要素はすべて同じ型という制約があります。型が一致

しない場合、可能であれば

NumPy

はアップキャストします（ここでは、整数は浮動小数点にアッ

プキャストされます）。

In[9]: np.array([3.14, 4, 2, 3])

Out[9]: array([ 3.14, 4. , 2. , 3. ])

配列のデータ型を明示的に設定する場合は、

dtype

キーワードを使用します。

In[10]: np.array([1, 2, 3, 4], dtype='float32')

Out[10]: array([ 1., 2., 3., 4.], dtype=float32)

最後に、

Python

リストとは異なり、

NumPy

配列は多次元にすることも可能です。以下のように

リストのリストを使用して多次元配列を初期化できます。

In[11]: # nested lists result in multidimensional arrays

入れ子のリストで多次元配列を作る

np.array([range(i, i + 3) for i in ...