大変お待たせいたしました、マリンロードの大橋です。今回は「サードパーティライブラリ」を活用したPythonプログラミングに挑戦します。

サードパーティライブラリとは！？

Python導入直後から使用できる「標準ライブラリ」でもプログラミングの利便性や効率性を向上されることは可能ですが、Pythonではさらに強力にカスタマイズされたライブラリが多数存在します。これが「サードパーティライブラリ」です。とても役に立つものが多く、ほとんど無料で使用することができます。まさに人気沸騰の理由という訳です。

数値計算用ライブラリ「numpy」を導入してみよう！！

ライブラリの導入には「pip」コマンドを使用します。コマンドプロンプトを起動し、実行モジュールへパスを通します。カレントフォルダも移動しておきます。

C:>set PY_HOME=C:python
C:>set PY_SCRIPT=%PY_HOME%Scripts
C:>set PATH=%PY_HOME%;%PY_SCRIPT%;%PATH%
C:>cd /D C:python
C:python>

続いて「pip」コマンドを入力します。とても簡単ですね。

C:python>pip install numpy
Collecting numpy
  Downloading numpy-1.20.1-cp38-cp38-win_amd64.whl (13.7 MB)
     |████████████████████████████████| 13.7 MB 6.4 MB/s
Installing collected packages: numpy
Successfully installed numpy-1.20.1

「numpy」でランダム値を生成してみよう！！

対話実行モードより、「numpy」を使用して、0～100の範囲で100個のランダム値を生成してみることにします。

>>> import numpy
>>> data = numpy.random.randint(0, 100, 100)
>>> print(data)
[88 61 13 24 53 47 27 13 98 71 37 37 91 55 92 15 55 16 17 73 63 84 24 41 52 26 64 68 62 86 21 59 52 64 60 3 47 9 84 77 68 39 71 78 44 47 93 22 92 13 1 81 38 74 29 62 45 68 74 45 96 65 17 60 81 29 70 53 8 51 17 58 37 23 33 14 21 94 42 86 8 46 81 91 41 36 53 61 75 99 62 8 31 82 28 67 69 10 42 82]

「numpy」で基本統計量を算出してみよう！！

続いて、「numpy」を使用して、最小値（Min）、最大値（Max）、平均値（Mean）、中央値（Median）、分散（Variance）、標準偏差（Standard Deviation）を求めてみます。

>>> numpy.min(data)
1
>>> numpy.max(data)
99
>>> numpy.mean(data)
51.4
>>> numpy.median(data)
53.0
>>> numpy.var(data)
704.82
>>> numpy.std(data)
26.54844628222149

今回はここまで！！＜つづく＞