Python3 NumPy インストール log 多次元配列

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Pythonの環境構築から数値計算が得意なNumPyライブラリを使ってlog(対数)と多次元配列の簡単な計算をしてみます。

ますは環境構築ですね!

環境

  • CentOS7
  • GUIデスクトップインストール

Python3のインストール

Python3.4はyumで入るので、3.4を入れてみます。

もともとyum自体がPythonで動いていたりとCentOS7にPythonは元から入っています。

 

 

Linuxライブラリのインストール

Pythonライブラリをインストールする際に必要なモジュールを入れます。

 

バージョンの確認

コマンドラインやパスを利用してバージョン間で共存できます。

 

 

 

 

パスの確認

 

環境を整えます

NumPyのインストール

 

scipyのインストール

 

pandasのインストール

 

matplotlibのインストール

 

scikit-learnのインストール

 

IPython notebookのインストール

 

noseのインストール

 

NumPyでlog計算してみる

環境を作ったところで、せっかくなのでNumPyを使ってみましょう。

import numpy としてNumPyモジュールを読み込めます。引数に asとすることでエイリアスを指定することも可能です。

log10, log2はオブジェクトとして登録されていて、()の前に底として指定すると使えます。mathライブラリを使えば底を自由に指定出来ます。//log_10()だけでも困りはしないです。

出力してみよう

# python3 logarithm.py

2.0
100
[ 0. 0.69314718 1.09861229 1.38629436]
2.718281828459045
4.60517018599
99.99999999865841
3.0

いい感じですね。

 

NumPyの魅力は多次元配列

 

出力してみよう

[[ 4 18 40]
[ 56 132 182]
[ 272 608 1104]]

[[ 7 13 17]
[19 25 29]
[33 51 69]]

[[ 0.8 2.57142857 4.44444444]
[ 5.09090909 10.15384615 12.13333333]
[ 16. 32. 52.57142857]]

#配列の要素数 縦, 横
(3, 3)

こんな風に計算できます。

今度はライブラリを使って関数のグラフを作ったりして遊んでみましょ~。

お疲れ様です。

 

優 (エンジニア)

この記事を書いた人:優 (エンジニア)

システムガーディアン爆弾処理班。アクセス負荷対策やNginxへの移行案件が多いこの頃。IBM SoftLayerやAWSなどクラウド案件も多くなってきました。

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