0:00
みなさん、こんにちは。
人口知能ラボの助手です。
今日は実際にPythonでNumpyを使っていきたいと思います。
今回のキーワードは、ブロードキャスティングです！
今日は、実際にPythonにNumpyをインポートして触っていきましょう。
今回、私がプログラミングしたのは、下記のものです。
#ライブラリのインポート import numpy as np #行列の生成 a1 = np.tile(np.arange(0, 40, 10), (3, 1)).T a2 = np.tile(np.arange(0, 40, 10), (3, 1)).T a3 = np.tile(np.arange(0, 40, 10), (1, 1)).T #行列の生成 b1 = np.tile((0, 1, 2), (4, 1)) b2 = np.tile((0, 1, 2), (1, 1)) b3 = np.tile((0, 1, 2), (1, 1)) #実際に計算する a1 + b1 a2 + b2 a3 + b3では、このプログラミングはなんなのかということを、
話していきたいと思います。このプログラムのコードが
何を意味してるかは、 コメントアウトして記載してあるので、
見て分かると思います。
まず、初めにNumpyをインポートします。
インポートしなければライブラリは使用できません。
次にa1～a3、b1～b3の行列を書いています。
計算するためには値を自分で決めなければなりません。
最後に、実際に計算していきます。
結果は後から説明します。
次に、このプログラムがどのように動くのかについてです。
aとbでいろんなパターンで組み合わせて計算しています。
結果はどうなるのか？
なんと結果はどれも同じになるんです！
実は既に、みなさんには結果だけ先にお見せしているんです。
そうです。 前回と今回のブログの一番上に載っている画像です。
これが、前回説明したNumpyの ブロードキャスティングと呼ばれる機能です。
この他にもNumpyには便利な機能がいくつもあります。
みなさんも実際に、触ってみて下さい！！
さあ！Let's Numpy!!
では、今日はこの辺にしたいと思います。 お疲れ様でした。