NumPyのインストール方法【Pythonライブラリ】

NumPyのインストール方法【Pythonライブラリ】Numpy
ゆうすけ
ゆうすけ

NumPyライブラリのインストール方法がわかりません・・・

資格マフィア
資格マフィア

pipを使うことで簡単にインストールができるぞ。

 

✔️ 本記事のテーマ

NumPyライブラリのインストール方法

✔️ 読者さんへの前置きメッセージ

本記事は「NumPyのインストール方法」について書いています。

 

この記事を読むことで
「NumPyのインストール手順 や NumPyの使い方」を理解できます。

 

NumPyは高速な数値計算などを可能にするPythonライブラリです。

 

機械学習や画像認識などをPythonで行う際によく使用されますが、
サードパーティ製のライブラリなのでプログラムの中で使うにはインストールする必要があります。

 

インストール手順は慣れてしまえば簡単です。

 

そこでこの記事ではNumPyのインストール方法について順番に解説していきます。
(記事中のインストールコマンドはコピペすれば基本的にそのまま使えるはずです)

 

NumPyのインストール方法

NumPyのインストール方法

NumPyのインストール方法はとても簡単です。

 

以下のコマンドを実行すればインストールができます。

pip install numpy

 

これはpipというPythonライブラリを管理するためのツールを使ってインストールしています。

 

pipは便利なツールなので上記のコマンドを実行すれば、
あとは環境に合わせて自動的にNumPyを実行できる状態にしてくれます。

 

NumPyがインストールできない時の対処法

NumPyがインストールできない時の対処法

前章で説明したコマンドでNumPyのインストールが出来ない場合がたまにあります。

 

そんな時の対象法をパターン別に解説していきます。

pip3を使ってNumPyをインストールする

環境によってはpipではなく、pip3が入っている場合があります。

 

そんなときはpipコマンドでは認識してくれないので、pip3コマンドを実行しましょう。

 

実行自体はほとんど同じです。

pip3 install numpy

 

このコマンドを実行することでpip3を使って、NumPyをインストールすることができます。

pipをインストールする

そもそもpipもpip3も入っていない場合はpipコマンド、pip3コマンドは当然ですが機能しません。

 

そのような場合はまずpipをインストールしましょう。

 

以下のコマンドを実行することでpipをインストールすることができます。

sudo easy_install pip

 

これでpipを使えるようになったので、
先ほどコマンドを実行すればNumPyのインストールができるはずです。

pip install numpy

easy_installでNumPyをインストールする

何らかの理由でpipが動かない場合(環境依存による不具合など)は、
easy_installで直接NumPyをインストールすることも可能です。

 

以下のコマンドを実行することで、NumPyをインストールできます。

sudo easy_install numpy

 

pipを使っていないので正攻法ではないですが、
インストールが成功していればPythonからNumPyを使えるようになっているはずです。

apt-getでNumPyをインストールする

ここまでの方法でどうしてもうまくいかない場合は、
aptを使ってNumPyを動かすために必要なOSライブラリをインストールする方法もあるでしょう。

 

Linux系OSなら以下のコマンドを実行することで、
NumPyの動作に必要なOSライブラリをインストールできます。

sudo apt-get install python-numpy

NumPyを使って数値計算を行う

NumPyを使って数値計算を行う

ここまでNumPyのインストールについて解説してきました。

 

では早速インストールしたNumPyライブラリを使って、数値計算を行ってみましょう。

PythonからNumPyを使えるようにする

NumPyをPythonから使うにはまずimportする必要があります。

 

以下のように書くことでNumPyをimportすることができます。

import numpy as np

 

これによりPythonからNumPyライブラリを呼び出せるようになりました。

NumPyで平均や標準偏差を計算する

NumPyを使えば、平均や標準偏差を計算することができます。

 

コードで解説しましょう。

x =  [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

mean = np.mean(x)
print(mean)
# 5

std = np.std(x)
print(std)
# 2.8722813232690143

 

このように平均を求めるにはnp.mean()を、
標準偏差を求めるにはnp.std()を使うことで簡単に計算できます。

 

どちらの関数もlistを引数に取ります。

 

今回の例では1から10までの数字のlistの平均5、標準偏差2.87…を算出しています。

NumPyで最大値や最小値を求める

NumPyを使えば、最大値や最小値を計算することができます。

 

コードで解説しましょう。

x =  [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

max = np.max(x)
print(max)
# 10

min = np.min(x)
print(min)
# 1

 

このように最大値を求めるにはnp.max()を、
最小値を求めるにはnp.min()を使うことで簡単に計算できます。

 

どちらの関数もlistを引数に取ります。

 

今回の例では1から10までの数字のlistの最大値10、最小値1を算出しています。

NumPyで四捨五入/切り上げ/切り捨てをする

NumPyを使えば、数値の四捨五入/切り上げ/切り捨ても簡単にできます。

 

コードで解説しましょう。

x =  10.5

# 四捨五入
round_num = np.round(x)
print(round_num)
# 11.0

# 切り捨て
floor_num = np.round(x)
print(floor_num)
# 10.0

# 切り上げ
ceil_num = np.ceil(x)
print(ceil_num)
# 11.0

 

このように数値を四捨五入するにはnp.round()、
数値を切り捨てるにはnp.floor()、
数値を切り上げるにはnp.ceil()を使うことで簡単に計算できます。

NumPyで合計値を求める

NumPyを使えば、合計値を計算することもできます。

 

コードで解説しましょう。

x =  [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

sum = np.sum(x)

print(sum)
# 55

 

このようにnp.sum()を使うことで簡単に合計値を計算できます。

 

今回の例では1から10までの数字のlistの合計値55を算出しています。

 

なお、この記事で解説した関数以外にもNumPyの便利な使い方を
numpyの使い方と便利な関数」で解説しています。

 

NumPyやPythonについてもっとスキルをつけるなら

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今回はNumpyの使い方について解説しました。

 

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