目次 †
NumPyとは †
NumPy は Pythonの行列計算ライブラリ
CentOS7にインストール †
参考
http://pppurple.hatenablog.com/entry/2016/02/09/002648
SAKURA VPSにインストールしてみる。
pipをインストール
yum install epel-release yum install python-pip
pip自体をアップグレード
pip install --upgrade pip
NumPyをインストール
pip install numpy
ついでに、SciPy?をインストール
yum -y install lapack-devel pip install scipy
ついでに、pandasをインストール
pip install pandas
さらに、ついでに、matplotlibをインストール
yum install freetype yum install freetype-devel yum install libpng-devel
↓でエラー 本家サイトでみたら、windows版のやり方っぽい
pip install matplotlib
matplotlibの本家サイトにて確認 https://matplotlib.org/users/installing.html で、OKだったやり方は、こちら
yum install python-matplotlib
練習 †
準備 CSVファイルを用意する †
data.csv
101,102,103 201,202,203 301,302,303
CSVを取り込む †
#coding:utf-8
import csv #csvモジュールをインポートする
f = open('data.csv', 'rb')
dataReader = csv.reader(f)
for row in dataReader:
print row
出力結果 †
['101', '102', '103'] ['201', '202', '203'] ['301', '302', '303']
CSVヘッダを飛ばすサンプル †
import csv as csv
csv_file_object = csv.reader(open('./data/train.csv', 'rb'))
header = csv_file_object.next()
data=[]
for row in csv_file_object:
data.append(row)
pythonのCSVの紹介記事 †
http://peaceandhilightandpython.hatenablog.com/entry/2013/12/04/093359
numpy入門 †
http://rest-term.com/archives/2999/
集合関数などについて個別に紹介しているページ
http://pppurple.hatenablog.com/archive/category/python
俺的要約 †
NumPyを使う場合の初期化 †
新たな配列変数 = numpy.array(pythonの配列)
IDEつかってないので、メソッドの候補がでない、つまり、メソッドを知っていなくてはならない。
一般的な記憶力の場合、使えるメソッドの一覧のチートシートがあるといいかと思う。
ということで、スニペットか、ヘルプ参照の効率化の工夫が必要だとおもう。
ちなみに、仕様書のページは、あるには、あるが英語。
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.ndarray.html#internal-memory-layout-of-an-ndarray
なので、日本語でアクセスできる工夫が必要。
ndArray押さえときゃ８０点だろ †
| ndarray.flags | 配列データのメモリレイアウト情報 (numpy.flagsobj) |
| ndarray.ndim | 配列の次元数 |
| ndarray.size | 配列の要素数 |
| ndarray.shape | 各次元の要素数 |
| ndarray.itemsize | 1要素のバイト数 |
| ndarray.strides | 各次元で次の要素に移動する際に必要なバイト数 |
| ndarray.nbytes | 配列全体のバイト数 |
| ndarray.dtype | 配列要素のデータ型 (numpy.dtype) |
| data[0:5, 5].astype(np.float) | stringをfloatに変換する |
