import numpy as np
NumPy配列は、リストまたはタプルから生成することができる。
import numpy as np # 数値（16bit整数） 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 !"))
データ型は自動的に決定されるが、指定することも可能。
import numpy as np # 数値（整数） a = np.array([0, 1, 2], dtype = np.int16)
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 |