NumPy

公式サイト:

NumPy [Official]

概要

参考:

NumPy – Wikipedia

導入

参考:

NumPy 入門 | Chainer チュートリアル

NumPy ライブラリ | Python プログラミング入門

NumPy の使い方を分かりやすく解説!配列の演算方法も | TechTeacher Blog

NumPy 入門 | AI Academy

インストール

pip コマンドで NumPy をインストールする。

$ pip install numpy

参考:

Installing NumPy | NumPy [Official]

使い方

参考:

NumPy 入門 | Chainer チュートリアル

User Guide | NumPy Manual [Official]

配列 (array)

参考:

配列作成 9つの方法 | HEADBOOST

配列の基礎 | 機械学習の Python との出会い

配列とリストとの違いを比較 | 超初心者向け Python 入門講座

array オブジェクト | Scipy lecture notes

numpy.array | NumPy Manual [Official]

多次元配列 (ndarray)

参考:

ndarray とは?通常の配列との違いと作成方法 | nao の学習 & 学習

array と ndarray の違いを調べた | 子供の落書き帳 Renaissance

多次元配列 (ndarray) | Yamamoto’s Laboratory

NumPyで使われる多次元配列のデータ構造 ndarray とは? | CodeZine

numpy.ndarray | NumPy Manual [Official]

四則演算

参考:

四則演算/剰余を求める関数について | Pystyle

比較

参考:

要素ごとに比較 – 比較演算子/np.allclose など | note.nkmk.me

抽出

参考:

配列の要素/行/列を取得/抽出/代入 | note.nkmk.me

配列の各要素を演算する

参考:

multiplication of two vectors – Stack Overflow

dividing elements of array – Stack Overflow

行列/テンソルとベクトルの積を計算する

参考:

How to multiply a vector by an array/matrix element-wise in numpy? – Stack Overflow

逆数 (reciprocal)

参考:

numpy.reciprocal | NumPy Manual [Official]

how do I find element wise inverse (reciprocal) of a given vector? – Stack Overflow

スカラー積

参考:

スカラーを使用して配列を乗算する | Delft スタック

numpy.multiply | NumPy Manual [Official]

内積

参考:

numpy.dot の使い方/ベクトルの内積を求める | HEADBOOST

numpy.dot – ベクトルの内積 | Python 数値計算入門

dot

参考:

numpy.dot の挙動 – Qiita

numpy.dot の使い方/ベクトルの内積を求める | HEADBOOST

numpy.dot – ベクトルの内積 | Python 数値計算入門

ベクトルの内積や行列の積を求める numpy.dot 関数の使い方 | DeepAge

行列の積の計算方法をわかりやすく解説してみた | TEAM XEPPET

Numpy の dot() 関数は引数によってドット積/内積や行列積の計算になる | kakakakakku blog

numpy.dot | NumPy Manual [Official]

mutmul

参考:

NumPy における行列積 (matmul) についての考察 – Qiita

numpy.matmul で行列の積を求める方法 | HEADBOOST

dot と matmul | Delft スタック

numpy.matmul | NumPy Manual [Official]

関数

参考:

代表的なユニバーサル関数 | Python 学習講座

リファレンス

Reference | NumPy Manual [Official]

ドキュメント

Documentation | NumPy [Official]

リポジトリ

numpy/numpy: The Fundamental Package for Scientific Computing with Python – GitHub

まとめ

今年覚えた NumPy の関数 – Qiita

NumPy の使い方 | わくわくBank

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