サイズの異なる配列同士を足すと、大きいほうの配列にサイズを変換の上、演算を行う これをブロードキャストという #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import numpy as np def work(): a = np.array([[ 0, 1, 2],[ 0, 1, 2],[ 0, 1, 2],[ 0, 1, 2]]) b = …

a[::2] += 3: a の行列に対し、2要素置きに3を加算する a[ [2,5,1,8] ]: a の行列のうち、 2, 5, 1, 8 番目の要素を返す a[ [0,1,1,2], [2,1,3,3] ] → (a[0][2], a[1][1], a[1][3], a[2][3]) a[ [ [0,1], [1,2] ], [ [2,1], [3,3] ] ] → ( (a[0][2], a[1][1]…

b = (a % 3 == 0): 3で割った余りが0かどうか、各要素に対して判定し、結果を配列で返す a[b]: 3で割った余りが0である要素のみを返す ここで返す値は、*コピー* であり、参照ではない点に注意 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import numpy as np def …

np.random.random_integers(lo,hi,size): [lo-hi]間のランダムな整数で初期化した、size(任意の次元数の行列を指定可)の行列を返す np.cumsum(a, axis=None): 行列aの (0, 0) からの累積和を、各要素ごとに計算 axis: 0で縦方向に累積、1で縦方向に累積 np.m…

test1.png: test2.png: mydraw.png: pylab.imsave(filename, image): 画像ファイルに出力する pylab.imread(filename): 画像ファイルを読み込み、行列データとして返す (row行, col列, RGB3要素) の行列データとして返ってくる。(row, col は、画像ファイル…

work1(): numpy.ndarray のメソッド a.shape: 行列のサイズ(行,列)をタプルで返す a.size: 行列の全要素数を返す work2(): 参考URLに記載されていた練習問題の解答 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import numpy as np def work1(): a = np.arange(12).…

numpy.ndarray 型の演算子、メソッド a *= 4 (ただし、a は numpy.ndarray型) で、a の各要素を4倍 a **= 2 (ただし、a は numpy.ndarray型) で、a の各要素を2乗 np.diag([0,1,2,3]): 対角要素が 0, 1, 2, 3 の 4行4列の行列を返す a.reshape(3,4): a を 3…

numpy の関数 np.arange(bgn, end, step): [bgn, end) 間, step 刻みの値を返す np.linspace(bgn, end, nPt): [bgn, end] 間, nPt個の等間隔な値を返す np.ones(row, col): row行, col列の、各要素が 1 である行列を返す np.eye(n): n行, n列の単位行列を返…