007 numpy配列の使い方

numpy配列は，C++やC#の配列と同様に，最初に，配列の形状（次元とサイズ）とデータの型を指定して生成します．
　　array = numpy.zeros(配列の形状, dtype=データの型)

ここで，配列の形状の指定は，例えば，1次元で10個の場合は10, 2次元で5行4列の場合は(5,4)という具合になります．
データの型は，倍精度実数の場合はnumpy.float64，整数(int)の場合はnumpy.int32を指定して下さい（float64とint32の64と32は，それぞれビット数を表しています．float64は64[bits]=8[bytes]=8バイトの実数(倍精度実数)，int32は32[bits]=4[bytes]=4バイトの整数(int)を意味します）．

上記の例のnumpy配列の生成は，下記のようになります（それぞれ，倍精度実数と整数のデータとしました）．
　 darray = numpy.zeros(10, dtype=numpy.float64)
    iarray = numpy.zeros((5,4), dtype=numpy.int32)
上記に示したように，numpy配列を生成すれば，生成した配列に値を収納することができます．
　　darray[0] = 100
　　iarray[1] = 10
配列の生成手順が異なるだけで，配列としての使い方は，Pythonのリストと同じです．

但し，項の追加や削除はできませんし，生成時に指定したデータの型とは異なる値を項に入力することはできません（暗黙の変換ルールが適用される場合は，それに応じて変換された値が入力されると思います）．

ちなみに，上記のnumpyパッケージのzeros()関数を使ってnumpy配列を生成すると，全ての値がゼロで初期化した配列を生成します．
ゼロで初期化する必要の無いケースでは，empty()関数を使うことができます（この場合，配列の初期化は自分で行う必要があります）

numpy配列に関する関数は，とてもここで説明しきれないほど大量にあります．
詳しくは，numpy配列の生成に関する資料をご覧下さい．