import numpy
あるいは
import numpy as np
as np によって、以降 np で呼び出せる。matrix を作成する方法matrix = np.array(list_matrix)
list_matrix: リストで作成した行列matrix = np.zeros([row,col])
row: 行のサイズ (0 を指定することで空の行列を作ることができる)col: 列のサイズmatrix = np.vstack((matrix1, matrix2))
matrix1, matrix2: 結合する行列データvstack の後は関数用とタプル用の括弧で二重になる。matrix = np.hstack((matrix1, matrix2))
matrix1, matrix2: 結合する行列データvstack の後は関数用とタプル用の括弧で二重になる。value = matrix[row][col]
value: 抽出した要素を格納する変数row: 抽出したい行 (リストと同じく、0 から始まるインデックスを指定)col: 抽出したい列 (リストと同じく、0 から始まるインデックスを指定)new_matrix = matrix[row_slice][col_slice]
new_matrix: 抽出した行列を格納する変数row_slice: 抽出する行を指定するスライスcol_slice: 抽出する列を指定するスライス[2:5]) で範囲で抽出することができる。new_matrix = matrix[np.array(row_list)][:,np.array(col_list)]
new_matrix: 抽出した行列を格納する変数row_list: 抽出したい行のリストcol_list: 抽出したい列のリスト2,5,8,10 など) を抽出する場合は、行列データに行列データのインデックスを与える。ここでは、np.array() を使っているが、行列データを指定するのであれば、np.array() を使う必要はない。matrix = np.random.rand(SHAPE)
SHAPE: 行列のサイズ (多次元の場合、カンマで区切ってサイズを表記する; 例: 3,100)matrix = np.random.randint([LOW,] HIGH, size = SHAPE)
LOW: 最小値 (オプション)HIGH: 最大値 (指定した値は含まない)SHAPE: 行列のサイズ (多次元にする場合はタプルで指定する)symmetry = (matrix + matrix.T) / 2 np.fill_diagonal(symmetry, 0)
np.fill_diagonal(matrix, var) は matrix の対角成分に var を代入する関数で、これにより対角成分が 0 になる。破壊的なメソッドなので、元の行列は残らない。MATRIX = np.zeros(SHAPE, dtype = TYPE)
MATRIX: ゼロ行列を格納する変数SHAPE: 行列のサイズ (多次元にする場合はタプルで指定する)TYPE: 行列の型NEW_MATRIX = np.empty((ROW, COL), dtype = TYPE)
NEW_MATRIX: 空の行列を格納する変数ROW: 生成する行列の行数COL: 生成する行列の列数TYPE: データ型dtype は省略可NEW_MATRIX = np.empty_like(MATRIX)
NEW_MATRIX: 空の行列を格納する変数MATRIX: サイズを参照したい行列NEW_MATRIX = MATRIX.astype(TYPE)
NEW_MATRIX: データ型変換後の行列データを格納する変数MATRIX: 変換したい行列データTYPE: データ型np.float: 浮動小数点型np.int: 整数型DIAG_MATRIX = np.diagflat(MATRIX1D)
DIAG_MATRIX: 対角行列を格納する変数MATRIX1D: 対角成分のみの 1 次行列DIAG = np.diag(MATRIX)
DIAG: 対角成分を格納する変数MATRIX: 対角成分を抽出したい行列np.histogram(MATRIX, bins = BINS, density = DENSITY_BOOL)
MATRIX: ヒストグラム化したい行列データ (1次元データに変換される)BINS: ヒストグラムの幅“auto”、“fd”、“doane”、“scott”、“rice”、“sturges”、“sqrt” を指定すると、各アルゴリズムに合わせた BINS が生成される。詳しくはドキュメントを参照。DENSITY_BOOL: 確率表示の有無True を指定すると、0〜1 の確率で表示する。False を指定すると、要素のカウント数で表示する。DENSITY = True の場合は確率)