NumPy で「2次元配列」をやってみた。

先日、退院後の経過観察でMRIと血液検査を行い、医師から「問題ないようです、ご卒業です」と言われました。ご卒業という言葉に少し違和感を感じましたが、無事に治って一安心です。

さて、NumPyやっていきましょうってことで、以前の1次元配列はベクトルでしたが、2次元配列は「行列」に該当します。
行列については 以下のサイトが、演算、データサイエンスにおける重要性も含めて書いてあって分かりやすかったの一読を推奨します。

行列とは？行列の足し算・引き算・かけ算とその有用性【3次元以上のデータを一括計算する知恵】 | アタリマエ！

テクノロジーが発展して大量のデータを収集できるようになった現在、データからある傾向性を見出すためには、たくさんの式で計算(多元連立方程式)が必要となるが、行列演算を使うと効率良くその解を導くことができます。

2次元配列を操作してみる

以下のような2次元配列に対して、要素数(行数、列数)や配列の配置を変換してみる。

・要素数を出力するには、ndarray配列.shape を使う。
・配置を変換 するには、 ndarray配列.reshape(x,y) を使う。

2次元配列のインデックスとスライス操作

以下のような 2次元配列に対して、任意の行やスカラー値を取得してみる。

「３行３列」の２次元配列でもやってみる。

とまあ、こんな感じですかね。次回は Numpyで画像比較にチャレンジです！