NumPy関連記事まとめ
目次
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基本情報
ファイル入出力
他の型との変換
表示設定
NumPy配列ndarrayの初期化・生成
- NumPyで全要素を同じ値で初期化した配列ndarrayを生成
- NumPyで空の配列ndarrayを生成するemptyとempty_like
- NumPy, randomで様々な種類の乱数の配列を生成
- NumPyのarange, linspaceの使い方（連番や等差数列を生成）
- NumPy配列ndarrayの対角成分の抽出、対角行列の作成（diag, diagonal）
NumPy配列ndarrayの要素・行・列の抽出・追加・削除
- NumPy配列ndarrayの要素・行・列を取得（抽出）、代入
- NumPy配列ndarrayのスライスによる部分配列の選択と代入
- NumPyのファンシーインデックス（リストによる選択と代入）
- NumPy配列ndarrayの末尾に要素・行・列を追加するappend
- NumPy配列ndarrayに要素・行・列を挿入、追加するinsertの使い方
- NumPyで任意の行・列を削除するnp.deleteの使い方
NumPy配列ndarrayの結合・分割
- NumPy配列ndarrayを結合（concatenate, stack, blockなど）
- NumPy配列ndarrayをタイル状に繰り返し並べるnp.tile
- NumPy配列ndarrayを分割（split, array_split, hsplit, vsplit, dsplit）
条件に応じた処理
欠損値処理
- NumPyの配列ndarrayの欠損値np.nanを他の値に置換
- NumPyの配列ndarrayの欠損値np.nanを含む行や列を削除
- NumPyで欠損値np.nanを含む配列ndarrayの合計や平均を算出
ソート
形状の取得・変換
- NumPy配列ndarrayの次元数、形状、サイズ（全要素数）を取得
- NumPy配列ndarrayの形状を変換するreshapeの使い方と-1の意味
- NumPy配列ndarrayに次元を追加するnp.newaxis, np.expand_dims()
- NumPy配列ndarrayの行と列を入れ替え（転置、次元・軸の入れ替え）
- NumPyのブロードキャスト（形状の自動変換）
データ処理・行列計算
- NumPy配列の行・列ごとの合計、平均、最大、最小などを算出
- NumPy配列ndarrayを任意の最小値・最大値に収めるclip
- Pythonで正規化・標準化（リスト、NumPy配列、pandas.DataFrame）
- NumPy配列ndarrayの最大値・最小値のインデックス（位置）を取得
- NumPyのeyeまたはidentityでone-hot表現に変換
- NumPy配列ndarrayをシフト（スクロール）させるnp.roll
- Python, NumPyで行列の演算（逆行列、行列式、固有値など）
画像処理
- Pythonで画像処理: Pillow, NumPy, OpenCVの違いと使い分け
- Python, NumPyで画像処理（読み込み、演算、保存）
- Python, OpenCV, Pillow(PIL)で画像サイズ（幅、高さ）を取得
- NumPyでRGB画像の色チャンネルを分離して単色化、白黒化、色交換
- Python, OpenCV, NumPyで画像を二値化（しきい値処理）
- Python, OpenCV, NumPyで画像のアルファブレンドとマスク処理
- Python, NumPyでグラデーション画像を生成
そのほかのTips
- pandasからNumPyの関数などを使う方法（pd.np）
- NumPy配列ndarrayの次元をEllipsis（...）で省略して指定
- NumPy配列ndarrayをイミュータブル（書き換え禁止）に設定
- Pythonでメソッドチェーンを改行して書く
NumPy参考書
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