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PythonのNumPyライブラリは、データ分析や人工知能などで活用されるライブラリで、その文法を理解すると実装が容易になります。NumPyは高次元データを扱うことが多く、各次元ごとに処理を行うこともよくあります。

NumPyでのベクトル、行列の生成・初期化方法

まずはベクトル(1次元配列)を作成してみましょう。以下のコードでは、ベクトルの要素の値「11,12,13」を渡しています。

import numpy as np
arr1 = np.array([11,12,13])
print(arr1)

このようにNumPyで作成されたndarray型の配列は、リストとは異なり、ベクトルとして計算することができます。例えば、もう1つのベクトルarr2を定義し、先ほど定義したarr1に対して足し算してみます。

arr2 = np.array([21,22,23])
print(arr1 + arr2)

このようにPythonのNumPyライブラリを使用すると、行列やベクトルの操作が容易になります。これらの基本的な操作を理解することで、より複雑なデータ分析やアルゴリズムの実装が可能になります。.

投稿者 admin

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