公開日：2019-08-15
最終更新日：2019-08-25
最終更新日：2019-08-25
np01-1：
numpyのインポートnumpyをインポートしよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | importを使う． |
| 2 | インポートしたnumpyをnpとして参照する． |
np01-2：ベクトルの生成
Aliceはアイテムa, b, c, d, eの順に5, 3, 4, 4, 5と評価値を与えている．このAliceの評価値ベクトルをndarrayとして生成しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | numpy.array()関数を使う． |
| 2 | 生成したndarrayをaliceとする． |
np01-3：ベクトルの内容の表示
aliceの内容を表示しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | print()関数を使う． |
np01-4：ベクトルの形状の取得
aliceの配列の形状を取得しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | ndarray.shape属性を使う． |
np01-5：ベクトルの要素型の取得
aliceの要素型を取得しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | ndarray.dtype属性を使う． |
np01-6：ベクトルの各要素のサイズの取得
aliceの各要素のサイズを取得しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | ndarray.itemsize属性を使う． |
np01-7：ベクトルの要素数の取得
aliceの要素数を取得しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | ndarray.size属性を使う． |
np01-8：行列の生成
次のBobの評価値ベクトルbobがある．aliceとbobをつなげた評価値行列Rを2次元のndarrayとして生成しよう．
|
1 |
>>> bob = np.array([3, 1, 2, 3, 3]) |
難易度：★★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | numpy.array()関数を使う． |
| 2 | 生成したndarrayをRとする． |
np01-9：行列の内容の表示
Rの内容を表示しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | print()関数を使う． |
np01-10：行列の形状の取得
Rの配列の形状を取得しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | ndarray.shape属性を使う． |
np01-11：行列の全要素数の取得
Rの全要素数を取得しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | ndarray.size属性を使う． |