numpyを動かすには、numpyをインストールする必要があります。
インストール方法はPythonインストールページを参照ください。
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1．numpy配列の構造と作成
1．1．numpyのデータ型
Numpy配列は基本的に1つのデータ型で構成されます。主に使用するデータ型の表を以下に示します。| データ型 | 説明 |
|---|---|
| bool | True または False |
| int | 整数 |
| uint | 符号なし整数 |
| float | 浮動小数 |
| complex | 複素数（虚数は"j"で表します。ex：2+5j） |
| object | （文字列を扱う場合はobjectを指定します） |
また、データ型を短縮形で表すこともできます。
| データ型 | 説明 |
|---|---|
| 'b' | True または False |
| 'i' | 整数 |
| 'u' | 符号なし整数 |
| 'f' | 浮動小数 |
| 'c' | 複素数 |
| 'S' | 文字列 |
| 'U' | Unicode文字列 |
1．2．numpy配列の作成（その1）
Numpy配列はリスト（Pythonの標準機能）から作成できます。
numpy.array( [value1, value2, …] )
#すべてint型で指定した場合 >>> np.array([1, 2, 3]) array([1, 2, 3]) #多次元配列の指定 >>> np.array([[1,2],[3,4]]) array([[1, 2], [3, 4]]) #変数を用いてい指定 >>> a = [[1,2],[3,4]] >>> np.array(a) array([[1, 2], [3, 4]])
#1のみfloat型で指定した場合 >>> np.array([1.0, 2, 3]) array([1., 2., 3.]) #すべてfloat型になる（アップキャスト）
これまではリストからNumpy配列を作ってきましたが、逆にNumpy配列をリストに変換できます。
x.tolist()
>>> x array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> x.tolist() [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
