numpyの行列演算の可否が良く分からなくなるためまとめます。 ここでは、2次元までの配列および四則演算を考えます。 numpyを利用しますので、事前にnumpyをインポートします。 import numpy … numpyで扱う配列は列の数が多い場合がほとんどだと思うので, 二つ目の方法がメインになってくると思う. NumPyにも配列の中身を整列する機能をもつ関数があります。本記事では、その中でも代表的な2つの関数であるnp.sortとnp.argsortについて説明しています。 概要 配列の要素や行・列の抽出などに関する操作。 準備として、以下の1次元、2次元配列を考える。 2次元配列の要素は、[行, 列]で指定。行・列の値の考え方は1次元配列の要 … NumPy配列ndarrayに対してもスライスで部分配列を選択して抽出したり別の値を代入したりすることが可能。 以下の内容について説明する。 スライスの基本 一次元のNumPy配列ndarrayにおけるスライス 多次元のNumPy配列ndarrayにおけ Pythonを学ぶ上で避けては通れない二次元配列の操作（初期化・参照・抽出・計算・転置）をまとめました。 (※numpyモジュールのインストールが必要。macの場合は、terminalからpip3 install numpyでインストール可能。 このページでは、NumPy を用いて、行列の要素へのアクセスや部分抽出を行う方法などについて紹介します。 配列の要素にアクセスする 他の言語と同じように添字（そえじ）を利用して値を取得できます。 サンプルコード Pyth …
例ではnp.zerosを使用しているが, 状況によってはnp.onesで要素がすべてTrueの配列を作ってから, いらない列だけFalseに変える方が楽かもしれない. なお、特定の行、列を除外する方法については、「Pandas のデータフレームの特定の行・列を削除する」の記事をご参照ください。 特定の列を取得する. 二次元配列(リスト)の列にアクセス. ※ 2020/07/04に追記 Matlabだと同様に列を抽出すると列ベクトルになるのでそのまま行列演算に使えるが、 numpyの場合は抽出した結果が1次元のnumpy arrayになるので、この結果を行列演算に使うときは注意が必要。 NumPyのarange, linspaceの使い方（連番や等差数列を生成） 素データからnp.random.choiceで無作為抽出. NumPy配列ndarrayの要素や部分配列（行・列など）は[○, ○, ○, ...]のように各次元の位置をカンマ区切りで指定する。各次元の位置は、以下のように様々な形式で指定できる。以下、位置・範囲の指定方法について説明する。 numpy.where は、NumPy配列(ndarray)から条件に一致するデータのインデックスを抽出することが可能です。 numpy.where関数の使い方 numpy.where 関数は、引数で条件を指定すると、一致するデータのインデックスを返します。 NumPyの関数delete()で、NumPy配列ndarrayから任意の行・列などを削除できる。numpy.delete — NumPy v1.15 Manual 削除対象となる軸（次元）と削除する位置（行番号や列番号など）を指定する。行・列番号はスライスやリストで Pythonライクな書き方ですが、リスト内包表記を使うと楽です。 print ([row[0] for row in M]) print ([row[1] for row in M]) print ([row[2] for row in M]) 慣れないとなかなか気持ち悪い書き方ですが、ちゃんと動きます。 データから無作為抽出するには、np.random.choice を使用します。
NumPyで行列の列を抽出する：1列だけ・0列目からm列目まで・i列目からm列目まで NumPy で行列から列を抽出するには下のようにコロンをつけます。 import numpy as np A = np.array([[7, -3, 4], [2, 5, 8], [1, 4, 9]]) a0 = A[:, 0] a1 = A[:, 1] a2 = A[:, 2] print(a0) # [7 2 1] print(a1) # [-3 5 4] print(a2) # [4 8 9] numpy.any(): 条件を満たす要素が一つでもある行・列を抽出 numpy.all()ですべての要素が条件を満たす行・列を抽出 np.all() は第一引数に渡した ndarray の要素がすべて True のときに True を返し、そうでないときは Flase を返す関数。
カラム名 (列名) を指定して、特定の列を抽出できま …