ndarray

昨日はndarrayに整数のみのCSVファイルを読みこむというのをまとめました。 rafu.hatenablog.jp ここで１つ疑問が。 型を混ぜてndarrayに入力しようとした場合、どうなるんだろう？ なんでこのような疑問が出たの？ rafu.hatenablog.jp 上の記事でやってみましたが、 型を混ぜてndarrayに入力しようとした場合、 自動で型変換されていました。 ということは、今回も型変換されてしまうのか？ 試してみたいと思います。 まずは以前と同じテストファイルを使ってみよう 前回と同じファイル（test.csv）を使ってみたら どのように読み込まれるかをやってみたいと…

今日は、空のndarrayを作ってみたいと思います。 方法としては、 - 配列内(ndarray)の全要素を指定の数値で埋めて作る場合 - 初期化されていない空の配列(ndarray)を作る場合 の２種類があります。 配列内の全要素を数値で埋めて作るとは？ 全てに「０」や「１」や「任意の数」を埋めて配列を作る場合です。 例として、2行3列の2次元配列をつくってみましょう。 import numpy as np #0をうめる：i_0 i_0 = np.zeros([2,3]) #1をうめる：i_1 i_1 = np.ones([2,3]) #任意の数（今回は５にしてみます）:i_5 i_5 = …

昨日は全ての値を整数で計算をやってみました。 rafu.hatenablog.jp ここで少し気になったこと ndarray は一括で計算ができたり高速計算が可能でした。 ここで疑問が２つ。 - ndarrayにデータ型を混ぜた状態でデータを入れたらどうなる？ - 文字列（数字）を入れて計算を行ったらどうなる？ ということでやってみたいと思います。 ndarrayにデータ型を混ぜたデータを入れてみよう ２次元データのイメージ 文字列 整数 整数 整数 "a" 1 2 3 "b" 2 4 6 これで実際にやってみます。 同じ2次元データを作成。 import numpy as np # 2次元デ…

昨日はndarrayで、１次元配列〜３次元配列まで実際に作ってみました。 rafu.hatenablog.jp Numpyの特徴として、高速計算が可能であったり、 配列ベースでの計算が可能だったりしますが、 どのように行うのか実際にやってみたいと思います。 実際に３次元配列に数値を入れて計算をしてみよう。 まずは昨日と同じデータを入れた３次元配列を作ってみます。 #昨日と同じ３次元データを作成。 import numpy as np # 3次元データを作ろう。 data3 = [[[1,2,3,4,5],[2,4,6,8,10]],[[3,6,9,12,15],[4,8,12,16,20]]]…