numpy の基礎 覚書

numpy　配列の基礎

１次元の表記

import numpy as np
A = np.array([1,2,3,4])
print(A)  # [1 2 3 4]
np.ndim(1)  #dimension　１次元

2次元の表記

import numpy as np                                                                                           
 
A = np.array([[1,2],[3,4],[4,5]])
print(A)  
#[[1 2]
#[3 4]
#[4 5]]

print(np.ndim(A))  #2次元
print(A.shape)  #(3,2)  //3行２列

連続した行列の作成, 行列の再作成（Reshape）

import numpy as np

array = np.arrange(10)　// 0~9までのベクトルを作成
print(ar)　　　　　　　//　[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

print(ar.reshape([2, 5]))
//[[0 1 2 3 4]
// [5 6 7 8 9]]

print(ar.reshape([2, 5]).shape)　　　　//np.shapeで行列の方が分かる 

行列の積

import numpy as np                                                                                           
 
A = np.array([[1,2],[3,4],[4,5]])
B = np.array([[1,2,3],[3,4,5]])
 
C = np.dot(A,B) 
print(C)
#[[ 7 10 13]
# [15 22 29]
# [19 28 37]]