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title: 【ゼロから作るDeap Learning】1.5~1.7
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author: [京都大学人工知能研究会KaiRA](https://image.docswell.com/user/kyoto-kaira)
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description: 【ゼロから作るDeap Learning】1.5~1.7 by 京都大学人工知能研究会KaiRA
published: April 30, 26
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2026年度前期輪読会 #1
1章 Python入門 1.5~1.7
京都大学 総合人間学部 B2
本川玄人
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アジェンダ
◼ NumPy
◼ Matplotlib
◼ まとめ
1


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アジェンダ
◼ NumPy
◼ Matplotlib
◼ まとめ
2


# Page. 4

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1.5 NumPy
NumPyの概要・インポート
NumPyとは？
・Pythonの外部ライブラリ
・配列や行列の計算を効率よく実行できる
メソッドが充実
標準のPythonには含まれていないので、インポートする必要がある
NumPyのインポート
import numpy as np
NumPyのメソッドをnpとして参照する
3


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1.5 NumPy
主要なメソッドの紹介
配列(1次元)の生成
np.array()にリストを与えることで配列を作れる
NumPyの算術計算
2つの配列の要素ごとの計算を行う
注.要素数が合っていないとエラーが起きることがある
配列(n次元)の生成
np.array()で多次元配列も生成できる
shape()で配列のサイズ、dtype()で要素のデータ型
を確認できる
算術計算も同様に実行可能
x = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
四則計算を + - * / で実行
行列の積はnp.dot()で計算できる
A = np.array([[1,2],[3,4]])
→
1
3
2
4
4


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1.5 NumPy
ブロードキャスト・要素へのアクセスについて
サイズの異なる配列同士の計算が可能な場合がある
→この機能をブロードキャストという
1 2
∗ 10 20
3 4
→
配列の要素へのアクセス
配列の各要素を取り出すことが可能
具体的に指定する・条件を設定するなどで取得できる
1
3
2
10
∗
4
10
20
10
=
20
30
40
80
Xの(0 , 1)の要素を取り出す
X[0][1]
Xの15より大きい要素を取り出す
X[X>15]
5


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アジェンダ
◼ NumPy
◼ Matplotlib
◼ まとめ
6


# Page. 8

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1.6 Matplotlib
Matplotlibの概要
Matplotlibとは？
・NuｍPyと同じく、Pythonの外部ライブラリ
・グラフの描画、データの可視化が得意
関数の表示やグラフの見た目の変更も可能
右図はsinとcosの描画
具体的なメソッド
plt.plot() : グラフの描画
plt.xlabel() : x軸のラベルをつける
plt.title() : タイトルを表示
plt.legend() : 凡例を表示
plt.show() : グラフを表示
7


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1.6 Matplotlib
画像の表示
Matplotlibは画像の表示も簡単にできる
右図はcolabで画像を表示した例
表示させたい画像をimread()を使って
読み込ませることが必要
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アジェンダ
◼ NumPy
◼ Matplotlib
◼ まとめ
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# Page. 11

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1.7 まとめ
1章のまとめ
・Pythonは機械学習でよく使われるプログラミング言語
・算術計算だけでないまとまった処理が可能
・NumPyやMatplotlibといった外部ライブラリを使う
コードはこちらから
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