NumPy スタートガイド: データ処理の新しい世界への参入

1. NumPy をインストールします

pip コマンドを使用してターミナルに NumPy をインストールします:

リーリー

2.NumPyをインポートする

NumPy モジュールを python スクリプトにインポートします:

リーリー

3. 配列の作成と操作

NumPy の核心である データ構造 は ndarray であり、1 次元、2 次元、またはさらに高次元の arrays:

を作成できます。 リーリー

4. 配列のプロパティとメソッド

NumPy 配列には、データを操作および分析するためのさまざまなプロパティとメソッドがあります:

• shape: 配列の形状 (次元とサイズ)
• dtype: 配列内の要素のタイプ
• reshape: 配列の形状を変更します
• transpose: 配列を転置する
• sum: 配列要素の合計を計算します
• mean: 配列要素の平均を計算します

5. 配列のインデックス付けとスライス

NumPy は、配列要素に簡単にアクセスして変更するための柔軟な インデックス付け およびスライス メカニズムを提供します。 リーリー

6. 基本的な数学演算

NumPy は、加算、減算、乗算、除算などの配列に対する基本的な

数学 演算をサポートします。 リーリー

7. データブロードキャスト

NumPy でのデータ ブロードキャストにより、さまざまな形状の配列に対して数学的演算を実行できるようになり、大規模なデータ セットの処理が簡素化されます。 リーリー

8. ファイル入出力

NumPy は、np.load および np.save 関数を介してファイルから配列を簡単にロードおよび保存できます。 リーリー

9. パフォーマンスの最適化

NumPy は大規模な配列でのパフォーマンスに合わせて 最適化されており、ベクトル化された演算と NumPy 固有の関数を使用することでさらに改善できます。

ループの代わりにベクトル化された操作を使用する 不必要な配列のコピーを避ける

NumPy の並列化関数の使用
• 10. 高度な機能

基本的な操作に加えて、NumPy は次のような高度な機能も提供します。

線形代数演算

フーリエ変換

乱数の生成

＃＃＃画像処理＃＃＃
これらの中心的な概念をマスターすることで、初心者はすぐに
• NumPy を使い始めて、データ処理と分析の分野でさらに強力になることができます。

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