!!!Python NumPy
[Python][Python matplotlib]
*http://www.numpy.org/

!!ドキュメント
*http://docs.scipy.org/doc/
!リファレンス
*https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.2/genindex.html

!!概要
!NumPy
*http://ja.wikipedia.org/wiki/NumPy
*大部分がCで書かれたPython用の拡張モジュール
*数値配列、行列を定義し、基本的な操作が可能
![[SciPy|Python Scipy]]
*http://ja.wikipedia.org/wiki/SciPy
*先進的な数学をNumPyを使って行うためのPythonのライブラリ
*信号処理、最適化、統計、など
![[matplotlib|Python matplotlib]]
*出版物のクオリティで、インタラクティブにプロットするのを容易にするライブラリ
!!!NumPy
*http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial

*NumPyは多次元配列を扱うライブラリで、主に扱うデータ型は配列である
*配列は同じ型の要素のセットであり、正の整数のベクターによりインデックス付けされる
!Install
*http://www.scipy.org/Installing_SciPy/Linux
::apt-getを使ってubuntuへインストール
 sudo apt-get install python-numpy python-scipy
::PIPを使ってインストール
 # pip install numpy
::[[PIPを使ってWindowsにインストール|Python WindowsにPIPをインストール]]
*Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7
**http://www.microsoft.com/en-us/download/confirmation.aspx?id=44266
 C:\Python27\Scripts>pip install numpy
!!配列の生成
!リストから生成
 >>> from numpy import *
 >>> a = array( [ 10, 20, 30, 40 ] )
 >>> a
 array([10, 20, 30, 40])
!arange を使い配列を生成
 arange([start,] stop[, step,], dtype=None)

::0から始まる整数の配列を生成
 >>> b = arange(4)
 >>> b
 array([0, 1, 2, 3])

::0から3まで 0.5 きざみの配列を生成
 >>> np.arange(0,3,0.5)
 array([ 0. ,  0.5,  1. ,  1.5,  2. ,  2.5])
!等しく割り付けられた配列を作成
 >>> c = linspace(-pi,pi,3)
 >>> c
 array([-3.14159265,  0.        ,  3.14159265])
!既存の配列から生成
 >>> a1 = array([10,20,30])
 >>> a2 = array([1,2,3])
 >>> a3 = (a1 + a2) * 2
 >>> a3
 array([22, 44, 66])

!多次元配列
 >>> x = ones( (3,4) )
 >>> x
 array([[ 1.,  1.,  1.,  1.],
        [ 1.,  1.,  1.,  1.],
        [ 1.,  1.,  1.,  1.]])
 >>> x.shape # タプルで次元を取得
 (3, 4)

!既存の配列の次元を変更
 >>> y = arange(12)
 >>> y
 array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])
 >>> y.shape = (3,4)
 >>> y
 array([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]])

!!参照
*https://qiita.com/supersaiakujin/items/d63c73bb7b5aac43898a
!箇所を指定
::1次元
 x[n]
::2次元
 x[n,m]
!範囲を指定
::1次元
 x[start:end:step]
::2次元
 x[start:end:step,start:end:step]
!行を抽出
 x[r]
 x[r,]
 x[r,:]
!列を抽出
 x[,:c]
""取り出した値が1次元の配列になるため注意 reshape()
!条件を満たすデータを取り出す
 



!!操作
!次元が異なる配列の演算
::それぞれの列に掛ける
 >>> x = arange(4)
 >>> x
 array([0, 1, 2, 3])
 >>> x * 2
 array([0, 2, 4, 6])

::それぞれの行に足し込む
 >>> y = arange(10)
 >>> y.shape = (2,5)
 >>> y
 array([[0, 1, 2, 3, 4],
        [5, 6, 7, 8, 9]])
 >>> y1 = array([10,20,30,40,50])
 >>> y2 = y + y1
 >>> y2
 array([[10, 21, 32, 43, 54],
        [15, 26, 37, 48, 59]])