【NumPy超入門】基本的な使い方〜応用例までサンプルコード付きで解説

Python用数値計算モジュール「NumPy」の使い方から応用例まで、サンプルコード付きで入門者向けにまとめました。

NumPyとは？

NumPyとは、Pythonで数値計算をするときの定番モジュールです。
ndarray型と呼ばれる配列オブジェクトを使って、少ないコード量で効率よく、かつ高速に数値計算できます。
NumPyの主な特徴は以下の通りです。

• 特徴① 配列の「要素数」「型」が固定（C言語の配列型に近い）
• 特徴② 処理がリスト型と比べて非常に高速（APIがC言語やFortranで実装されている）

【NumPyとは】主な特徴（メリット・デメリット）

この記事では、Python定番の数値計算ライブラリ「NumPy」を学習・利用する主な特徴とメリット（利点）を解説します。

python.joho.info

2017.07.20

NumPyのインストール方法は以下ページで解説しています。

NumPyのインストール (Windows、Linux、Ubuntu)

Python環境にNumPyをインストールする方法ついて入門者向けに使い方を解説します。

python.joho.info

2017.01.20

動画解説版

動画解説版の資料：【NumPy最速入門】基礎的な扱い方

NumPy配列の基本操作、データ分析

NumPy配列の基本操作（ndarray）についてまとめました。
なお、本記事で「配列」という表記はndarray（NumPyの配列）を指します。

• NumPy配列の基本操作
  • 配列の生成
  • 乱数配列の生成
  • 配列の基本操作
• NumPy配列のデータ分析
  • 数学関数、基本統計量
  • ファイル処理
  • グラフ化(Matplotlib)
  • 乱数のヒストグラム
• 回帰分析
  • 最小二乗法
  • 重回帰分析
  • 直線近似
  • 曲線近似
• 主成分分析
  • 主成分分析（寄与率の計算）
• 座標変換
  • 直交座標→極座標
• 方程式の解
  • 連立方程式の解
  • モンテカルロ法
• その他
  • NumPy公式ドキュメント
  • NumPyでよく使う機能一覧
  • データ処理の題材に使えるCSVファイル一覧

線形代数の計算

• ベクトル
  • 加減算
  • 内積
  • 外積
  • ノルム
  • 単位ベクトル(正規化)
• 行列
  • 加減算
  • 内積
  • 外積
  • 階数(RANK)
  • 行列式
  • 転置行列
  • 固有値ベクトル
  • 逆行列
  • 擬似逆行列
• 行列分解
  • 特異値分解SVD
  • QR分解
  • コレスキー分解
  • 回転行列

信号処理

• フーリエ変換
  • 高速フーリエ変換
  • 高速逆フーリエ変換
  • スペクトル解析
  • ローパスフィルタ（ノイズ除去）
  • ハイパスフィルタ（ノイズ抽出）
  • 画像のスペクトル強度解析

【応用例】株価分析

• 現在価値→将来価値
• 移動平均線
• データ処理の題材に使えるCSVファイル一覧 保存
• GC・DC
• 周波数解析
  • フーリエ変換
• 多変量解析
  • 回帰分析①
  • 回帰分析②
  • 重回帰+MA①
  • 重回帰+MA②
  • 単回帰+MA
• jsmと連携
  • GC・DC

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【応用例】ロボット工学

• 順運動学
  • 2リンク
• 逆運動学
  • 2リンク（幾何学）
  • 2リンク(収束演算①)
  • 2リンク(収束演算②)
• 数学
  • 回転行列で座標変換
  • k1sinθ+k2cosθ=k3の解

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2024.06.18