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

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2

章 

NumPy

の基礎

タと部分配列にアクセスし、配列の分割、形状の変更、結合などを行ういくつかの例を紹介します。

ここで示した操作は、お決まりで退屈に思えるかもしれませんが、本書の中で使用されている他の

多くの例の基礎となっています。十分に学んでください。

ここでは基本的な配列操作を、いくつかのカテゴリに分けて取り上げます。

配列の属性

配列のサイズ、形状、メモリ消費量、およびデータ型の特定

配列のインデクス操作

配列要素それぞれの値の取得と設定

配列のスライス

大きな配列内から小さな部分配列の取り出しと設定

配列の形状変更

配列の形状を変更する

配列の分割と結合

複数の配列を

1

つにまとめ、

1

つの配列を多数に分割する

2.2.1

 

NumPy

配列の属性

最初に、有用な配列属性について説明します。まず、

1

次元、

2

次元、

3

次元配列の

3

つのランダ

ム配列を定義します。

NumPy

の乱数生成器を使用します。乱数生成器は、このコードを実行する

たびに同じランダム配列が生成されるように、値を設定します。

In[1]: import numpy as np

np.random.seed(0) # seed for reproducibility

同じ乱数を得るために、乱数シードを設定する

x1 = np.random.randint(10, size=6) # One-dimensional array 1

次元配列

x2 = np.random.randint(10, size=(3, 4)) # Two-dimensional ...