【入門】Pythonの基本的な使い方【数値計算】

Python
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はじめに

Pythonの基本的な使い方の備忘録。
基本的な演算(四則演算)、記述ルール、ベクトル表記、行列表記、行列からの要素抜き出しのお話となる。
MATLABとか関係なしに計測データだけがある場合は、Pythonで加工、解析をすることがある。
ただし、MATLABとは別のツール/言語であるため、表現方法は異なる。
未だに要素指定が0スタートか1スタートかで間違う。

※ MATLAB、Python、Scilab比較ページはこちら

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単純計算

>>> a=1
>>> b=2
>>> c=a+b
>>> c
3
>>>
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記述ルール

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複数行での入力\\
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ベクトル、行列

Pythonのプリミティブな配列、リストというのもあるが、ベクトル、行列としてはNumPyを使用する。

NumPyは、プログラミング言語Pythonにおいて数値計算を効率的に行うための拡張モジュールである。効率的な数値計算を行うための型付きの多次元配列(例えばベクトルや行列などを表現できる)のサポートをPythonに加えるとともに、それらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。

Wikipediaより
列の区切り,(カンマ)
行の区切り[,”]”(スクエアブラケット)と”,”(カンマ)

MATLABと異なり、要素指定が1スタートではなく、0スタートとなる。
また、範囲指定をする場合も、終了要素ではなく、終了要素の次を指定する。
C言語の配列に近い表現となっている。

ベクトル

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([1,2,3])
>>> x
array([1, 2, 3])

行列

>>> import numpy as np
>>> A=np.array([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]])
>>> A
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

>>> np.linspace(0,10,5)
array([ 0. ,  2.5,  5. ,  7.5, 10. ])
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行列要素の抜き出し(スライシング)

MATLAB,Scilabでは行列から列を抜き出した際は列ベクトルとしての情報は残っているが、Pythonの場合は行ベクトル相当になる。

>>> A=np.array([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]])
>>> A
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
>>> A[0,1]
2
>>> A[1,1]
5
>>> A[1,2]
6
>>> A[1,:]
array([4, 5, 6])
>>> A[1,1:3]
array([5, 6])
>>> A[:,2]
array([3, 6, 9])
>>>  
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まとめ

Pythonで計算す場合はNumPyを使用した方が、ベクトル、行列を扱う際に利便性が良い。またグラフ出力する際もNumPyの方が都合が良い。

Pythonをガッツリ学習したい場合はオンライン学習サービスなどもあります。
オンラインPython学習サービス「PyQ(パイキュー)」公式ページ

※ MATLAB、Python、Scilab比較ページはこちら

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