NumPy配列
NumPy配列は同じ型の値を効率よく保存します。
NumPy配列とは？
NumPy配列は同じ型の値を効率よく保存します。
配列を作成しベクトル演算を行います。
どのような場面で使う？
- ベクトル化された数値計算を行う。
- 配列・行列・科学データを処理する。
- データ分析や機械学習の入力を準備する。
サンプルコード
main.py
import numpy as np
values = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(values)
print("shape:", values.shape)
print("size:", values.size)期待される出力
[[1 2 3]
[4 5 6]]
shape: (2, 3)
size: 6仕組み
演算は要素ごとに適用され、shapeとdtypeが形状と型を表します。
値を変更し、PythonをインストールせずにCodeUtilityオンラインPythonコンパイラで実行できます。
練習問題
入力値と境界ケースを変更し、より大きなデータでも動作を確認してください。
- shapeとdtypeを変更する。
- 負数、小数、欠損値を試す。
- 大きな配列で性能を測定する。