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numpy.deleteは、配列から任意の要素を削除することができる関数です。削除する要素は、インデックスで指定します。１次元配列と２次元以上の配列の場合で、インデックスの指定の方法が異なります。 実際のコードで確認していきましょう。 【1. numpy.dele...

np.linspace関数は、等差数列の配列を生成するために使う関数です。 似たような関数に、np.arange関数がありますが、np.linspace関数の方が、内部処理上、小数の計算の精度が高いという特徴があります。そのため、基本的には小数の等差数列の生成にはnp.li...

numpy で逆行列を求めるときは、numpy.linalg.inv を使います。ここではこの関数の使い方についてわかりやすく解説していきます。また復習として、逆行列とは何かということも解説します。それでは始めましょう。 【1. 逆行列とは】 逆行列とは、ある...

numpy で行列の積を求めるときは、numpy.matmul を使います。ここではこの関数の使い方についてわかりやすく解説していきます。また復習として、行列の積とは何かということにも触れたいと思います。それでは始めましょう。 【1. 行列の積とは】 行列の積...

shapeはNumPy配列(ndarray)の属性の1つで配列の形状を保持しています。ここでは、shape属性の確認と変更の方法を解説していきます。 【1. shapeで配列の形状を確認/変更】 shapeはndarrayの配列の形状を保持しています。これを参照するには、以下のようにn...

sizeはNumPy配列(ndarray)の属性の1つで配列の要素数を保持しています。ここでは、size属性の確認方法を解説していきます。 【1. ndarray.size属性の使い方】 sizeはndarrayの配列の要素数を保持しています。これを参照するには、以下のようにndarray.size...

np.arange関数は、数値が連続したリストを素早く作る時に非常によく使います。使い方は、Pythonのrange関数とほとんど同じですが、np.arangeの方が遥かに高速です。 また、似たような関数にnp.linspace関数があります。こちらの方が、np.arange関数と比べ...

numpy.reshape()は、既に存在するNumPy配列を、任意のシェイプ（=行数と要素数）の二次元配列に形状変換した新しいNumPy配列を生成する関数です。これと全く同じ機能をもつものにndarray.reshape()というメソッドもあります。 ここでは両方の使い方を詳し...

dtypeはNumPyの配列(ndarray)の属性の1つで、配列の要素のデータ型を保持しています。 ここでは、どのようなdtypeが存在するのかの一覧と、dtypeの参照・指定・変更方法を解説していきます。 【1. NumPyのdtypeの参照・指定・変更】 dtypeはndarrayの要素...

ndarray.astypeは、配列のデータ型(dtype)を変更した新しい配列を生成するメソッドです。 なお、NumPyのdtypeについては『NumPyのdtypeの一覧と参照・指定・変更方法』で解説しています。この記事では型を指定する時の書き方なども触れているので、この記...

NumPyのargmin関数は、配列内の最小値のインデックスを返す関数です。全く同じ機能のものに、ndarray.argmin()メソッドも用意されています。 通常、NumPyの配列から最小値を取得するにはnp.amin()を使います。しかし、np.argmin()で取得できるインダイスを...

NumPyのargmax関数は、配列内の最大値のインデックスを返す関数です。これは、ndarray.argmaxメソッドとしても用意されています。最大値のインデックスを取得することによって、単純に最大値を取得する場合よりも幅広い操作が可能になります。そのためにも...