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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章 

NumPy

の基礎

In[12]: x2[2, 0]

Out[12]: 1

In[13]: x2[2, -1]

Out[13]: 7

このインデクス表記を使って、要素の値を変更できます。

In[14]: x2[0, 0] = 12

x2

Out[14]: array([[12, 5, 2, 4],

[ 7, 6, 8, 8],

[ 1, 6, 7, 7]])

Python

リストと違って、

NumPy

配列は固定型であることに注意してください。これは、例えば

浮動小数点数を整数配列に設定すると、小数点以下は自動的に切り捨てられることを意味します。

この振る舞いを常に意識してください。

In[15]: x1[0] = 3.14159 # this will be truncated!

値の切り捨てが起きる

x1

Out[15]: array([3,

0, 3, 3, 7, 9])

2.2.3

 配列のスライス：部分配列にアクセスする

角カッコを使用して個々の配列要素にアクセスできるように、コロン（

:

）でマークされたスライ

ス表記で部分配列にアクセスすることもできます。

NumPy

のスライス構文は、標準の

Python

リス

トの構文に従います。配列

x

のスライスにアクセスするには、次の指定方法を使います。

x[start:stop:step]

これらのいずれかが指定されていない場合は、デフォルト値

start = 0

、

stop =

その次元の

size

、

step = 1

になります。まず

1

次元配列の部分配列を扱い、その後で多次元配列に進みます。 ...