［NumPy超入門］多次元配列「ndarray」に触ってみよう：Pythonデータ処理入門

NumPyが提供する最重要な要素といえば多次元配列を表すndarrayオブジェクト。このオブジェクトを作成して、その基本となる特性を見てみよう。

[かわさきしんじ，Deep Insider編集部]

連載目次

　前回はNumPyの概要についてお話をしました。だいたい次のようなことです。

• NumPyには多くの数値データを格納する多次元配列（ndarray）が用意されている
• ベクトル化やブロードキャスト、ユニバーサル関数などの機構を使うことで、多次元配列の操作を簡潔に記述して、それを高速に実行できる
• 基本的な統計関数を用いることで多次元配列に格納されているデータの分析が可能

　今回はNumPyのインストール手順を見た後で、一番上の多次元配列を実際に作成して、その基本的な属性などを調べてみます。

NumPyのインストール

　NumPyはPython処理系とは別に配布されているパッケージです。そのため、使う前にはPython環境にインストールする必要があります。例えば、python.orgからPython処理系をダウンロードして使用している場合には、NumPyのインストールにはpipコマンドを使用します。以下は仮想環境myenvを作成して、そこにNumPyをインストールするコードの例です（macOS／zsh）。

% python -m venv myenv
% source ./myenv/bin/activate
(myenv) % pip install numpy

NumPyを仮想環境myenvにインストール（macOS／zsh）

　Windowsなら以下のようになるでしょう。

> py -m venv myenv
> myenv\Scripts\activate
(myenv) > py -m pip install numpy

NumPyを仮想環境myenvにインストール（Windows／コマンドプロンプト）

　conda系統のディストリビューションを使用している場合は、Anaconda Navigatorを使うかconda installコマンドを使って自分が使う仮想環境にNumPyをインストールできます。これについてはNumPyのドキュメント「INSTALLING NUMPY」を参照してください。

　インストールをしたら、後はPythonのプログラムコードの中からNumPyを使えるようにするだけです。

import numpy as np

NumPyを使えるようにnumpyライブラリをインポート

　上記のコードはnumpyライブラリを「np」として参照できるようにしています（これは慣用句となっています）。これにより、NumPyが提供する機能を「np」に続けてドット「.」と機能名（クラス名や関数名など）によって使えるようになります。例えば、この後で紹介するndarrayオブジェクトを作成するarray関数は「np.array(引数)」のように記述可能です。ただし本連載では、NumPyが提供する機能をパッケージ名込みで紹介するときには「numpy.array」のように「np」ではなく「numpy」を含めることにします。

ndarrayが得意とするデータの種類

本節のまとめ

• NumPyが提供するnumpy.ndarrayオブジェクトは配列、行列、テンソルなど、さまざまな種類のデータを格納できる
• NumPyのnumpy.ndarrayオブジェクトは事前に定められた形式でデータが格納されている「構造化データ」の扱いが得意
• 1つのndarrayオブジェクトが格納するデータの種類は全て同じ（例：整数値のみを格納する多次元配列、32ビット精度の浮動小数点数値のみを格納する多次元配列など）