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関数リスト

Python-native

目的	関数
Python外部からデータを手打ちで入力する	input(strings,[prompt])
データ型を知る	type(object)
最大値を取得する	max(iterable)
最小値を取得する	min(iterable)
要素番号と要素を同時に出力する	enumerate(list)
複数のリストから要素を同時に出力する	zip(*iterables)
リストの要素数を取得する	len(list)
整数の順列を確保する	range([start,]stop[,step])
特定の値と一致するリストの要素の要素番号を取得する	list.index(variable)
リストに要素を結合する	list.append(x) or list.extend(x)
整数をランダムに生成する	random.randint(start,end)
乗数を計算する	pow(a,b)
特定の要素を削除する	list.remove(a)

数学系

import math

目的	関数
指数の計算	math.exp(x)
自然対数の計算	math.log(x[, base])
乗数の計算	math.pow(x, y)
平方根の計算	math.sqrt(x)
逆双曲線余弦の計算	math.acosh(x)

乱数系

import random

目的	関数
整数順列を取得	random. randrange(start, stop[, step])
整数を取得	random.randint(a, b)
乱数を取得	random.random( )
範囲を指定して乱数を取得	random.uniform(a,b)
乱数列を初期化する	random.seed(a = None [,integer])

組み合わせ系

import itertools

目的	関数
配列の累積値を取得	accumulate(p)
重複ありの組み合わせを取得	product(p,repeat = r)
重複なしの組み合わせ取得	permutations(p,q)
重複なしの順列組み合わせを取得	combinations(p,q)
重複ありの順列組み合わせを取得	combinations_with_replacement(p,q)

ディレクトリ系

import os

目的	関数	備考
カレントディレクトリを表示	.getcwd
ディレクトリを表示	.dirname
ディレクトリを移動する	.chdir
ディレクトリを作る	.mkdir or .makedirs( )	.makedirs(exists=True)がおすすめ
ディレクトリの中を全てリストにする	.listdir
ファイルを削除する	.remove()	listdirとfor文でフォルダ内一括ファイル削除が可能
ディレクトリかどうか	.path.isdir
パスが存在するかどうか	.path.exists()
ホームドライブを取得する	getenv("HOMEDRIVE")
ホームパス（ユーザーフォルダ）を取得する	getenv("HOMEPATH")

時間管理

import datetime

目的	関数
現在時刻のフル情報を取得	.datetime.now( )
日付と時刻を取得	.datetime( )
日付を取得	.date( )
時刻を取得	.time( )
時間差を取得	.timedelta( )
日時オブジェクトを文字列に変換	.strftime( )

テキスト管理

目的	関数
テキストファイルを開く	open(path)
テキストファイル全体を読み込む	file.read()
テキストファイルを閉じる	file.close()
文字列を指定して分割する	split(strings)
改行記号ごとに文字列を分割して取り込む	file.readlines()
読み書きモードを指定してテキストを開く	With open open(path, mode)

辞書系

目的	関数
keyのリストを返す	keys(dict)
valueのリストを返す	values(dict)

numpy

配列生成系

目的	関数
特定の値で満たされた配列を生成	np.full(shape, (fill_value))
指定した配列サイズのメモリを確保する	np.empty(shape)
0で初期化された配列を作成	np.zeros(shape , dtype = float…)
1で初期化された配列を作成	np.ones(shape , dtype = float…)
浅いコピーを生成	np.copy(X…)
深いコピーを生成	X.view( dtype = None…)
連番の整数を生成	np.arange([start, ]stop[,step][,dtype = None])
等差級数を作成	np.linspace(start, stop, [num = 50,] [endpoint = True,] [retstep = False,] [dtype = None])

入出力系

目的	関数
配列をcsvとして入力する	np.loadtxt(fname...)
配列をcsvとして出力する	np.savetxt(fname,X,delimiter...)

数学系

目的	関数
対数の計算	np.log(X…)
乗数の計算	np.power(X,Y…)
指数の計算	np.exp(X,…)
内積を計算	np.dot(X,Y…)
逆数を計算	np.reciprocal(X…)

四捨五入系

目的	関数
小数点以下を切り捨て，小さい方の整数に	np.floor(X…)
小数点以下を切り捨て	np.trunc(X…)
小数点以下を切り捨て，大きい方の整数に	np.ceil(X…)
四捨五入	np.round(X…)
0 に近い方向の整数をとります	np.fix(X…)
絶対値を取得	np.abs(X…) or np.absolute(X…)

参照系

目的	関数
最大値を取得	np. max(X[,axis = None]…) or X.max()
最小値を取得	np.min(X[,axis = None]…) or X.min()
最大値の要素番号を取得	np.argmax(X[,axis = None]…) or X.argmax()
要素番号を一次元から多次元に変換	np.unravel_index(indices,dim…)
最小値の要素番号を取得	np.argmin(X[,axis = None]…) or X.argmin()
ゼロでない要素の要素番号を取得	np.nonzero(X)

整理整頓系

目的	関数
縦ベクトルへの変換	np.c_[X1[,X2]…]
垂直方向への結合	np.vstack(X1[,X2]…)
水平方向の結合	np.hstack(X1[,X2]…)
配列を変形する	X.reshape or np.reshape(X,newshape)
配列を一次元に変換する	X.flatten
配列の要素を特定の範囲に収める	np.clip(X, min,max…)
配列の要素を昇順に並び替える	np.sort(X, axis = None…)
ソートした場合の要素番号を取得する	np.argsort(X, axis = None…)
ヒストグラムの元配列を作成する	np.histogram(X[,nbins,density…])

乱数系 import numpy.random

目的	関数
0から1の範囲で乱数を生成する	np.random.rand(shape)
整数の乱数を生成する	np.random.randint(low, high=None[, size=None]…)
標準正規分布に沿って乱数を生成する	np.random.randn([size = None]…)
正規分布に沿って乱数を生成する	np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0[, size=None]
乱数列を初期化する	np.random.seed(a = None [,integer])
オリジナルの乱数リストから乱数を生成する	numpy.random.choice(a[, size=None][, replace=True][, p=None])
ポアソン分布に従って乱数を生成する	np.random.poisson (lam=1.0, size=None)
特定の範囲で乱数を生成する	numpy.random.uniform([low=0.0][, high=1.0,] size=None)
対数正規分布に従って乱数を生成する	np.random.lognormal(mean=0.0, sigma=1.0, size=None)

演算系

目的	関数
総積を取得	np.prod(a[, axis=None]…)
累積和を取得する	np.cumsum(a[, axis=None]…)
累積積を取得する	np.cumprod(a[, axis=None]…)

集合系

目的	関数
重複要素を取り除いた集合を生成する	np.unique(X[, axis=None][,return_index=False][, return_counts=False]…)
配列の要素が比較する配列にあるかを確認	np.in1d(X1,X2[,invert=False]…)
配列同士の共通要素を取得	np.intersect1d(X1,X2…)
比較対象にある要素を除外した配列を生成	np.setdiff1d(X1,X2[, assume_unique=False]…)
双方で共通する要素を出力	np.setxor1d(X1,X2[, assume_unique=False]…)
双方の要素を結合して出力	np.union1d(X1,X2)

matplotlib

描画系

目的	関数
折れ線の書き出し	plt.plot(x,y)
グラフの画面出力	plt.show( )
散布図の出力	plt.scatter(x,y)
ズームグラフオブジェクトの生成	mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator. zoomed_inset_axes(axes, multiplier, loc = None,bbox_to_anchor=None…)
ズームグラフの囲み線と引き出し線を作成	mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator. mark_inset(axes, inset_axes, loc1,loc2…)
棒グラフの書き出し	axes.bar(x,y[,width=0.8]…, **kwargs)
ヒストグラムの書き出し	axes.hist(x[,nbins=10][,range][,normed＝False][,cumulative=False]…, **kwargs)
横棒グラフの書き出し	matplotlib.axes.Axes.barh(y,width[,height]…)
信頼範囲/面グラフの書き出し	axes. fill_between ( x, y1, y2=0, where=None… **kwargs )
直線を引く	axes.hlines, axes.vlines
折れ線の確率密度を示す	axes.vlines
凡例を自作する	Lines.Line2D

オブジェクト系

目的	関数
Figureオブジェクトの生成	plt.figure([figsize=None][,dpi=None][,facecolor=None][,edgecolor=None]…)
Axesオブジェクトの生成	fig.add_subplot(N,M,Number…)
Axesオブジェクトの生成	fig.axes(arg=None, **kwargs)
好きなところにグラフを配置する	matplotlib.pyplot.axes（arg = [left, bottom, width,hight ]…）
凡例オブジェクトを作成する	Lines.Line2D & ax.legend

体裁系

目的	関数
軸ラベルの設定	ax.set_xlabel(“xaxis”), ax.set_ylabel(“yaxis”)
軸目盛りの設定	axes.axis.set_tick_params( ),ax.tick_params( )
軸範囲の設定	ax.set_xlim(bottom=None, top=None, emit=True, auto=False, *, ymin=None, ymax=None), ax.set_ylim( )
グラフの位置を調整する	fig.subplots_adjust( )
テキストを挿入する	ax.set_title(), matplotlib.axes.Axes.text(x, y, s … *kwargs)
目盛りラベルを設定する	Axes.axis.set_ticklabels( )
軸目盛りを挿入する	matplotlib.axes.set_○ticks(list[,minor=False])
軸オブジェクトを生成する	matplotlib.ticker.FixedLocator (locs, nbins=None)
軸線の表示を操作する	axes.spines["place"]
直線を引く	axes.hlines, axes.vlines

特殊文字

目的	関数
斜体	$\it{word}$
上付き	$^{word}$

• Matplotlibにおけるその他の数学表現は 公式テキスト を参照
• Matplotlibの チートシート

その他

目的	関数
配列を見やすく表示する	pprint.pprint