トッカンソフトウェア

Python NumPy

インストール

				
conda install numpy

			

実行

import numpy as np

#初期値のセット
a = np.array([
    [1, 2, 3, 4, 5],
    [6, 7, 8, 9, 10],
    [11, 12, 13, 14, 15]])

print(a)

# [[ 1  2  3  4  5]
#  [ 6  7  8  9 10]
#  [11 12 13 14 15]]


#指定行の取得
print(a[1])

# [ 6  7  8  9 10]


#指定値の取得
print(a[2, 4])

# 15


#範囲の取得
print(a[1:3, 1:5])

# [[ 7  8  9 10]
#  [12 13 14 15]]


#範囲の取得(省略)
print(a[1:, 1:])

# [[ 7  8  9 10]
#  [12 13 14 15]]


#平均の取得
print(a.mean())

# 8.0


#分散の取得
print(a.var())

# 18.666666666666668


#標準偏差の取得
print(a.std())

# 4.320493798938574


#最大の取得
print(a.max())

# 15


#最小の取得
print(a.min())

# 1


#列ごとの平均の取得
print(a.mean(axis=0))

# [ 6.  7.  8.  9. 10.]


#行ごとの平均の取得
print(a.mean(axis=1))

# [ 3.  8. 13.]


#すべての値に対して計算
print(a + 1)

# [[ 2  3  4  5  6]
#  [ 7  8  9 10 11]
#  [12 13 14 15 16]]


#すべての値に対して計算
print(a * 2)

# [[ 2  4  6  8 10]
#  [12 14 16 18 20]
#  [22 24 26 28 30]]


#すべての値に対して計算
print(a /2)

# [[0.5 1.  1.5 2.  2.5]
#  [3.  3.5 4.  4.5 5. ]
#  [5.5 6.  6.5 7.  7.5]]


#指定サイズを定義しゼロセット
print(np.zeros(5))

# [0. 0. 0. 0. 0.]


#指定サイズを定義しゼロセット
print(np.zeros((2, 3)))

# [[0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0.]]


#形
print(a.shape)

# (3, 5)


#次元数
print(a.ndim)

# 2


#サイズ
print(a.size)

# 15


#条件に合う値の抜き出し
print(a[a % 3 == 0])

# [ 3  6  9 12 15]


#偏差値計算
print((((a - a.mean()) / a.std()) * 10) + 50)

# [[33.79814825 36.1126985  38.42724875 40.741799   43.05634925]
#  [45.3708995  47.68544975 50.         52.31455025 54.6291005 ]
#  [56.94365075 59.258201   61.57275125 63.8873015  66.20185175]]


#偏差値計算(丸め)
print(np.round((((a - a.mean()) / a.std()) * 10) + 50, decimals=1))

# [[33.8 36.1 38.4 40.7 43.1]
#  [45.4 47.7 50.  52.3 54.6]
#  [56.9 59.3 61.6 63.9 66.2]]