機械学習記2日目 ～ NumPyで配列を操作

　昨晩、ロビー(wi-fi環境)で作業しようとしたら４，５、（６）年生の先輩方がフルーチェの立食パーティー（謎）をしていたため、ブログを投稿できませんでした。

　これから何日かかけて、機械学習で利用するライブラリの使い方を調べたいと思います。

　実行はJupyter Notebookで行いますので、起動しておきます。

　最初のライブラリは、NumPyです。Numpyは、数値計算を効率的に行うためのモジュールで、今回使うAIライブラリの「scikit-learn」はNumPyを利用しています。まず、念のためNumPyがインストールされているか確認しましょう。NumPyをnpという名でimportします。

　Jupyter Notebookのセルに次のように入力して、[ run  cell  select  below ] ボタンをクリックするか[ Shift ]+[ Enter ]キーで実行します。

 In [1] : import numpy as np

　もし、何らかの理由でNumPyのインストール に失敗してる場合はエラーが出ます。その場合は、「Anaconda Prompt」で「pip install numpy」と入力して、再インストールしてください。

▶NumPyで配列を操作

　NumPyで配列を作るにはarray関数を使います。例えば、要素が３，５，８の配列は、次のように作ります。

　2次元配列なら、次のようにします。

　NumPyの配列はnumpy.ndarrayクラスのオブジェクトなので、高速に動作する上、便利な関数や属性が多く用意されています。例えば、各次元の要素数が知りたい場合は、shape属性を参照します。

　次のようにすると、0～１のランダムな値で、要素を初期化することができます。

▶ベクトルと行列の演算

配列をベクトルや行列として計算することができます。例えば、次のような配列を用意して5を掛けると、それぞれの要素が5倍になります。

 同じ型の配列同士の計算は、同じ場所同士が計算されて返ります。 

 転置を行うには、配列のT属性を参照します。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 つづく