はじめに
NumPy（Numerical Python）は、Pythonの科学計算ライブラリの中でも中核を担う存在です。NumPyは高性能な多次元配列（ndarray）を提供し、これによって効率的な数値計算を可能にします。また、数学や統計関数、線形代数など、さまざまな数学的な操作をサポートしています。この記事では、NumPyの基本的な機能から応用までをコードを交えながら詳しく解説します。
NumPyの基本
NumPyのインストール
まずは、NumPyをインストールしましょう。以下のコマンドを使用して、NumPyをインストールできます。
pip install numpy
NumPyのインポート
NumPyを使用するには、まずモジュールをインポートする必要があります。
import numpy as np
これによって、np という別名でNumPyモジュールを使用できるようになります。
NumPy配列（ndarray）の作成
NumPyの中心的なデータ構造は ndarray（多次元配列）です。これは、同じ型の要素を持つ多次元のグリッドで、通常は数値計算に使用されます。
# 1次元のNumPy配列 arr1d = np.array([1, 2, 3]) # 2次元のNumPy配列 arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 3次元のNumPy配列 arr3d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
NumPy配列の基本操作
配列の属性
NumPy配列は多くの属性を持っています。例えば、shape 属性は配列の形状（各次元の要素数）を示します。
# 配列の形状を表示 print(arr2d.shape) # (2, 3)
配列のデータ型
dtype 属性は、配列の要素のデータ型を示します。
# 配列のデータ型を表示 print(arr2d.dtype) # int64
配列の生成関数
NumPyにはさまざまな関数が用意されており、これを使用することで特定のパターンや初期値で配列を生成できます。
zeros 関数
すべての要素がゼロの配列を生成します。
zeros_arr = np.zeros((2, 3)) # 2行3列のゼロ行列
ones 関数
すべての要素が1の配列を生成します。
ones_arr = np.ones((2, 3)) # 2行3列の1行列
arange 関数
指定された範囲の数値で構成される配列を生成します。
range_arr = np.arange(0, 10, 2) # 0から始まり2ずつ増加する配列
linspace 関数
指定された範囲で等間隔の数値で構成される配列を生成します。
linspace_arr = np.linspace(0, 1, 5) # 0から1の範囲を5等分する配列
配列の操作
配列のインデックスとスライス
NumPy配列は通常のリストと同様にインデックスやスライスが使えます。
# インデックスとスライス print(arr1d[0]) # 1次元配列の1番目の要素 print(arr2d[0, 1]) # 2次元配列の1行2列目の要素 print(arr2d[:, 1:]) # 2次元配列の全行で2列目以降の要素
配列の変形
reshape メソッドを使用して、配列の形状を変更できます。
# 配列の形状変更 reshaped_arr = arr1d.reshape((3, 1)) # 3行1列の行列に変形
配列の結合
concatenate 関数を使用して、複数の配列を結合できます。
# 配列の結合 concatenated_arr = np.concatenate([arr1d, arr1d]) # 1次元配列を結合
ユニバーサル関数（ufunc）
NumPyはユニバーサル関数と呼ばれる関数を提供しています。
これは要素ごとに演算を行う関数で、効率的な処理が可能です。
# ユニバーサル関数の利用 squared_arr = np.square(arr1d) # 各要素を2乗する
応用編: 線形代数、統計、ブロードキャスト
線形代数
NumPyは線形代数演算にも強力です。例えば、行列の積や逆行列の計算が可能です。
# 行列の積 matrix_product = np.dot(arr2d, reshaped_arr) # 逆行列の計算 inverse_matrix = np.linalg.inv(matrix_product)
統計
統計関数も豊富に用意されています。平均、標準偏差、中央値などが計算できます。
# 平均、標準偏差、中央値の計算
mean_value = np.mean(arr1d)
std_dev = np.std(arr1d)
median_value = np.median(arr1d)
ブロードキャスト
ブロードキャストは、異なる形状の配列に対して自動的に演算を行う機能です。これにより、形状の異なる配列同士の演算が簡単に行えます。
# ブロードキャスト broadcasted_arr = arr1d * 2 # 各要素を2倍する
まとめ
NumPyはPythonの科学計算において欠かせないライブラリであり、高性能な数値計算を可能にします。基本的な配列の操作から応用的な線形代数演算、統計処理まで、その機能は広範囲にわたります。NumPyを使いこなすことで、データサイエンスや機械学習、科学技術計算などさまざまな分野で効率的で柔軟なプログラミングが可能です。
新しいプロジェクトやデータ解析の際には、NumPyの力強な機能をぜひ活用してみてください。そのパワフルな数値計算機能が、あなたのプログラムに新たな可能性をもたらすことでしょう。
