プログラミング:python:pythonライブラリ:numpy:基本的な使い方
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プログラミング:python:pythonライブラリ:numpy:基本的な使い方 [2020/07/05 23:25] sotoyama [NumPy配列の生成] |
プログラミング:python:pythonライブラリ:numpy:基本的な使い方 [2020/07/25 04:55] (現在) sotoyama [NumPy配列の生成] |
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|---|---|---|---|
| ライン 13: | ライン 13: | ||
| import numpy as np | import numpy as np | ||
| + | # 数値（16bit整数） | ||
| a = np.array([0, 1, 2]) | a = np.array([0, 1, 2]) | ||
| + | |||
| + | # 数値（浮動小数） | ||
| + | b = np.array([0.5, 1.0, 2.0]) | ||
| + | |||
| + | # 複素数 | ||
| + | c = np.array([2 + 3j, 4 + 5j, 7 + 2j]) | ||
| + | |||
| + | # 真偽値 | ||
| + | d = np.array([Ture, False, True, True]) | ||
| + | |||
| + | # 文字列 | ||
| + | e = np.array(list("Hello Numpy !")) | ||
| </code> | </code> | ||
| + | |||
| + | === 型指定 === | ||
| + | |||
| + | データ型は自動的に決定されるが、指定することも可能。 | ||
| + | |||
| + | <code python> | ||
| + | import numpy as np | ||
| + | |||
| + | # 数値（整数） | ||
| + | a = np.array([0, 1, 2], dtype = np.int16) | ||
| + | </code> | ||
| + | |||
| + | 指定可能なデータ型は以下の通り。 | ||
| + | |||
| + | ^ データ型 ^ 説明 ^ | ||
| + | | int8 | 符号あり8bit整数値（-128～127） | | ||
| + | | int16 | 符号あり16bit整数値（-32,768～32,767） | | ||
| + | | int32 | 符号あり32bit整数値（-2,147,483,648～2,147,483,647） | | ||
| + | | int64 | 符号あり64bit整数値（-9,223,372,036,854,775,808～9,223,372,036,854,775,807） | | ||
| + | | uint8 | 符号なし8bit整数値（0～255） | | ||
| + | | uint16 | 符号なし16bit整数値（0～65,535） | | ||
| + | | uint32 | 符号なし32bit整数値（0～4,294,967,295） | | ||
| + | | uint64 | 符号なし64bit整数値（0～18,446,744,073,709,551,615） | | ||
| + | | float16 | 半精度浮動小数値 | | ||
| + | | float32 | 単精度浮動小数値 | | ||
| + | | float64 | 倍精度浮動小数値 | | ||
プログラミング/python/pythonライブラリ/numpy/基本的な使い方.1593991553.txt.gz · 最終更新: 2020/07/05 23:25 by sotoyama
