NumPy をテンプレートにして作成

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*NumPy https://numpy.org/ ~ NumPy は多次元配列を効率的に扱うためのライブラリです。 科... Pythonには、組み込み型の list、標準ライブラリの配列 array... ~ **はじめに NumPyのインストールとインポート Python 言語のライブラリとしてのインストールになるので、一... $ pip3 install numpy import する際は、以下のように np という名称を与えるのが一... import numpy as np Google Colaboratory では Jupyter Notebook で利用できるラ... ~ ~ **配列の定義 NumPyが扱う配列は numpy.ndarray という特殊なデータ型にな... arr = np.array( [1,2,3] ) # リストから配列作成 print( arr ) ＞[1 2 3] print( arr[1] ) ＞2 np.array( [ [1,2] , [3,4] ] ) # 2次元配列の構築 print( arr ) ＞[[1 2] 　 [3 4]] ~ ~ **ndarray の生成 ***numpy.arrange() arr = np.arange( 3 ) # range(N) に対応する配列 print( arr ) ＞ [ 0 1 2 ] arr = np.arrange( 0, 1, 0.2 )　# start, stop, step の順... print( arr ) ＞ [ 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 ] ~ ~ **演算 ***行列の和 arr1 = np.array( [ [1, 2] , [3, 4] ] ) arr2 = np.array( [ [1, 0] , [0, 1] ] ) print( arr1 + arr2 ) ＞[ [2 2] 　 [3 5] ] ~ ***行列の積 arr1 = np.array( [ [1, 2] , [3, 4] ] ) arr2 = np.array( [ [1, 2, 3] , [4, 5, 6] ] ) print( np.dot( arr1, arr2 ) ) ＞[ [ 9 12 15] 　 [19 26 33] ] ~ ***ユニバーサル関数の利用 NumPy ndarrayでは、ユニバーサル関数と呼ばれる専用の組み込... 以下の例では、区間 [ 0 〜 20 ) の 0.1 刻みの x の値に対し... #image(cos.png,right,30%) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 20, 0.1) y = np.cos(x) plt.plot(x,y) plt.show() ~ ~ ~

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*NumPy https://numpy.org/ ~ NumPy は多次元配列を効率的に扱うためのライブラリです。 科... Pythonには、組み込み型の list、標準ライブラリの配列 array... ~ **はじめに NumPyのインストールとインポート Python 言語のライブラリとしてのインストールになるので、一... $ pip3 install numpy import する際は、以下のように np という名称を与えるのが一... import numpy as np Google Colaboratory では Jupyter Notebook で利用できるラ... ~ ~ **配列の定義 NumPyが扱う配列は numpy.ndarray という特殊なデータ型にな... arr = np.array( [1,2,3] ) # リストから配列作成 print( arr ) ＞[1 2 3] print( arr[1] ) ＞2 np.array( [ [1,2] , [3,4] ] ) # 2次元配列の構築 print( arr ) ＞[[1 2] 　 [3 4]] ~ ~ **ndarray の生成 ***numpy.arrange() arr = np.arange( 3 ) # range(N) に対応する配列 print( arr ) ＞ [ 0 1 2 ] arr = np.arrange( 0, 1, 0.2 )　# start, stop, step の順... print( arr ) ＞ [ 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 ] ~ ~ **演算 ***行列の和 arr1 = np.array( [ [1, 2] , [3, 4] ] ) arr2 = np.array( [ [1, 0] , [0, 1] ] ) print( arr1 + arr2 ) ＞[ [2 2] 　 [3 5] ] ~ ***行列の積 arr1 = np.array( [ [1, 2] , [3, 4] ] ) arr2 = np.array( [ [1, 2, 3] , [4, 5, 6] ] ) print( np.dot( arr1, arr2 ) ) ＞[ [ 9 12 15] 　 [19 26 33] ] ~ ***ユニバーサル関数の利用 NumPy ndarrayでは、ユニバーサル関数と呼ばれる専用の組み込... 以下の例では、区間 [ 0 〜 20 ) の 0.1 刻みの x の値に対し... #image(cos.png,right,30%) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 20, 0.1) y = np.cos(x) plt.plot(x,y) plt.show() ~ ~ ~

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