1.3. NumPy: 数値データの作成と処理

著者: Emmanuelle Gouillart, Didrik Pinte, Gaël Varoquaux, and Pauli Virtanen

この章では Python による高性能数値計算の中核となるツールである Numpy の概要について扱います。

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• 1.3.1. numpy array オブジェクト
  • 1.3.1.1. Numpy や numpy array って何
    • 1.3.1.1.1. numpy array オブジェクト
    • 1.3.1.1.2. Numpy の参考ドキュメント
    • 1.3.1.1.3. インポートするときの決まり
  • 1.3.1.2. 配列の作成
    • 1.3.1.2.1. 配列の手動作成
    • 1.3.1.2.2. 配列を作るための関数
  • 1.3.1.3. 基本的なデータ型
  • 1.3.1.4. 基本的な可視化
  • 1.3.1.5. インデクスとスライス
  • 1.3.1.6. コピーとビュー
  • 1.3.1.7. ファンシーインデクス
    • 1.3.1.7.1. 真偽値のマスクを利用する
    • 1.3.1.7.2. 整数配列によるインデクス
• 1.3.2. 配列の数値演算
  • 1.3.2.1. 要素毎の演算
    • 1.3.2.1.1. 基本的な操作
    • 1.3.2.1.2. その他の操作
  • 1.3.2.2. 基本的な縮約操作
    • 1.3.2.2.1. 総和を計算
    • 1.3.2.2.2. その他の縮約操作
  • 1.3.2.3. ブロードキャスト
  • 1.3.2.4. 配列のシェイプ操作
    • 1.3.2.4.1. 平坦化
    • 1.3.2.4.2. シェイプの変更
    • 1.3.2.4.3. 次元の追加
    • 1.3.2.4.4. 次元の入れ替え
    • 1.3.2.4.5. リサイズ
  • 1.3.2.5. データのソート
  • 1.3.2.6. まとめ
• 1.3.3. より込み入った配列
  • 1.3.3.1. さらなるデータ型
    • 1.3.3.1.1. キャスト
    • 1.3.3.1.2. データ型のサイズの違い
  • 1.3.3.2. 構造化されたデータ型
  • 1.3.3.3. maskedarray: 欠損値(とその伝達) を扱う
• 1.3.4. 高度な演算
  • 1.3.4.1. 多項式
    • 1.3.4.1.1. さらなる多項式(それ以外の基底)
  • 1.3.4.2. データファイルの読み込み
    • 1.3.4.2.1. テキストファイル
    • 1.3.4.2.2. 画像
    • 1.3.4.2.3. Numpy の独自フォーマット
    • 1.3.4.2.4. よく知られた(そしてよりわかりにくい)ファイルフォーマット
• 1.3.5. 練習問題をいくつか
  • 1.3.5.1. 配列の操作
  • 1.3.5.2. 画像操作: 顔をフレーム
  • 1.3.5.3. データの統計
  • 1.3.5.4. おおざっぱに積分を近似する
  • 1.3.5.5. Mandelbrot 集合
  • 1.3.5.6. Markov 連鎖