2017/05/19
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Pythonユーザー必須ライブラリ"Numpy"を使おう!

ブロードキャスティング画像


みなさん、こんにちは。
人口知能ラボの助手です。

今日は実際にPythonでNumpyを使っていきたいと思います。
今回のキーワードは、ブロードキャスティングです!



今日は、実際にPythonにNumpyをインポートして触っていきましょう。
今回、私がプログラミングしたのは、下記のものです。

#ライブラリのインポート
import numpy as np

#行列の生成
a1 = np.tile(np.arange(0, 40, 10), (3, 1)).T
a2 = np.tile(np.arange(0, 40, 10), (3, 1)).T
a3 = np.tile(np.arange(0, 40, 10), (1, 1)).T

#行列の生成
b1 = np.tile((0, 1, 2), (4, 1))
b2 = np.tile((0, 1, 2), (1, 1))
b3 = np.tile((0, 1, 2), (1, 1))

#実際に計算する
a1 + b1
a2 + b2
a3 + b3

では、このプログラミングはなんなのかということを、
話していきたいと思います。このプログラムのコードが
何を意味してるかは、 コメントアウトして記載してあるので、
見て分かると思います。

まず、初めにNumpyをインポートします。
インポートしなければライブラリは使用できません。

次にa1~a3、b1~b3の行列を書いています。
計算するためには値を自分で決めなければなりません。



最後に、実際に計算していきます。
結果は後から説明します。
次に、このプログラムがどのように動くのかについてです。
aとbでいろんなパターンで組み合わせて計算しています。
結果はどうなるのか?

なんと結果はどれも同じになるんです!
実は既に、みなさんには結果だけ先にお見せしているんです。

そうです。 前回と今回のブログの一番上に載っている画像です。
これが、前回説明したNumpyの ブロードキャスティングと呼ばれる機能です。



この他にもNumpyには便利な機能がいくつもあります。
みなさんも実際に、触ってみて下さい!!


さあ!Let's Numpy!!

では、今日はこの辺にしたいと思います。 お疲れ様でした。