Python でデータ解析を行う際に、ベクトルを NumPy の一次元配列あるいは Pandas の Series で扱うことで、計算などが簡単に行えるようになる。
NumPy 配列
ベクトルの生成
NumPy の配列は、numpy.array メソッドで生成する。NumPy の配列は、ベクトルとして足し算や引き算などを簡単に行えるようになる。
import numpy as np
a = np.array([1, 1, 2, 3, 5, 8, 13])
b = np.array([1, 4, 9, 16, 25, 36, 49])
a + b
## array([ 2, 5, 11, 19, 30, 44, 62])
a[0] + b[2]
## 10すべてゼロの配列や一定の規則で数値を繰り返す配列は、zeros や repeat などのメソッドを利用して作成する。
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4])
x.repeat(3)
## array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4])
x.repeat(x)
## array([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4])
np.zeros(5)
## array([ 0., 0., 0., 0., 0.])
np.arange(1,5)
## array([1, 2, 3, 4])
np.arange(1, 10, 3)
## array([1, 4, 7])
np.arange(10, 1, -1)
## array([10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2])ベクトルの長さやデータの型などを調べる際に次のようにする。
import numpy as np
a = np.array([1, 1, 2, 3, 5, 8, 13])
a
## array([ 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13])
a.size
## 7
a.dtype
## dtype('int64')ベクトルの連結
2 つの NumPy ベクトルを連結するには append メソッドを利用する。
import numpy as np
a = np.array([1, 1, 2, 3, 5, 8, 13])
b = np.array([1, 4, 9, 16, 25, 36, 49])
c = np.append(a, b)
c
## array([ 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49])2 つのベクトルを縦にまたは横に結合して 2 次元配列に変換するには NumPy の column_stack または row_stack を利用する。
import numpy as np
a = np.array([1, 1, 2, 3, 5, 8, 13])
b = np.array([1, 4, 9, 16, 25, 36, 49])
d = np.column_stack((a, b))
d
## array([[ 1, 1],
## [ 1, 4],
## [ 2, 9],
## [ 3, 16],
## [ 5, 25],
## [ 8, 36],
## [13, 49]])
## d[4,0]
## 5
e = np.row_stack((a, b))
e
## array([[ 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13],
## [ 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49]])
e[1, 5]
## 36ベクトルの計算
NumPy のベクトルには、平均値などの基礎統計量を計算するメソッドが定義されている。
import numpy as np
a = np.array([1, 1, 2, 3, 5, 8, 13])
a.mean() # np.mean(a)
## 4.7142857142857144
a.var() # np.var(a)
## 16.77551020408163
a.sum() # np.sum(a)
## 33
a.min() # np.min(a)
## 1
a.max() # np.max(a)
## 13ベクトル要素のソート
ベクトルを並べかえるには、sort や argsort メッソドを利用して並べ替える。sort はベクトル要素を並べ変えるのに対して、argsort はベクトル要素を並べ替えるためのインデックスを求めている。
import numpy as np
y = np.array([1, 43, 23, 32, 55, 11])
y[::-1]
## array([11, 55, 32, 23, 43, 1])
np.sort(y)
## array([ 1, 11, 23, 32, 43, 55])
np.argsort(y)
## array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y[np.argsort(y)]
## array([ 1, 11, 23, 32, 43, 55])Pandas Series
ベクトルの生成
ベクトルを、データ解析に特化した Pandas ライブラリーで定義されている Series クラスのオブジェクトとして作成することもできる。
import pandas as pd
a = pd.Series([1, 1, 2, 3, 4])
a
## 0 1
## 1 1
## 2 2
## 3 3
## 4 4
## dtype: int64ベクトルを生成するときに、index で、ベクトルの各要素に名前をつけることができる。
import pandas as pd
b = pd.Series([23, 11, 14, 24], index = ['gene1', 'gene2', 'gene3', 'gene4'])
b
## gene1 23
## gene2 11
## gene3 14
## gene4 24
## dtype: int64
c = pd.Series([23, 11, 14, 24])
c.index = ['gene1', 'gene2', 'gene3', 'gene4']
c
## gene1 23
## gene2 11
## gene3 14
## gene4 24
## dtype: int64
d = pd.Series({'gene1': 23, 'gene2': 11, 'gene3': 14, 'gene4': 18})
d
## gene1 23
## gene2 11
## gene3 14
## gene4 24
## dtype: int64ベクトルの各要素を取り出すには、添字と名前の両方を利用することができる。
import pandas as pd
x = pd.Series([23, 11, 14, 24], index = ['gene1', 'gene2', 'gene3', 'gene4'])
x[1]
## 11
x['gene3']
## 14
x[2:3]
## gene1 23
## gene2 11
## dtype: int64ベクトルの計算
ベクトルの各要素に対して足し算や引き算などを行うことができる。
import pandas as pd
x = pd.Series([23, 11, 14, 24], index = ['gene1', 'gene2', 'gene3', 'gene4'])
x.sum()
## 72
x.mean()
## 18.0
x.var()
## 42.0基本的な統計量を計算するメソッドも定義されている。
import pandas as pd
x = pd.Series([23, 11, 14, 24], index = ['gene1', 'gene2', 'gene3', 'gene4'])
y = pd.Series([31, 12, 10, 17], index = ['gene1', 'gene2', 'gene3', 'gene4'])
x + y
## gene1 54
## gene2 23
## gene3 24
## gene4 41
## dtype: int64
x * y
## gene1 713
## gene2 132
## gene3 140
## gene4 408
## dtype: int64