はじめに
numpyについて勉強したので、そのアウトプットとして投稿します。
目次
- 1次元配列
- 2次元配列
- その他の関数
- 参考記事
1次元配列
ここでは1次元配列の作成方法をまとめます。
np.array()
np.array([-3, 5, 3.5])
a = [i for i in range(10)]
np.array(a)
np.array((1, 2, 3))
[-3. 5. 3.5]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[1 2 3]
np.arange(), np.linspace()
np.arange(10)
np.arange(1, 11, 2)
np.linspace(1, 11, 2)
np.linspace(0, 10, 11)
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[1 3 5 7 9]
[1. 11.]
[0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]
2次元配列
ここでは2次元配列の作成方法をまとめます。
np.array()
np.array([[-1, 2, 5.5], [-2, 3, 4]])
a = [1, 2, 3]
np.array([a, (4, 5, 6)])
[[-1. 2. 5.5]
[-2. 3. 4.]]
[[1 2 3]
[4 5 6]]
要素数が合わないとndarrayを作成できないので注意しましょう。
np.arange(), np.linspace()
np.reshape()を使用
a = np.arange(10)
# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
np.reshape(a, (2, 5))
b = np.linspace(0, 10, 6)
# [0. 2. 4. 6. 8. 10.]
np.reshape(b, (3, 2))
[[0 1 2 3 4]
[5 6 7 8 9]]
[[0. 2.]
[4. 6.]
[8. 10.]]
reshapeメソッドを使用
a = np.arange(0, 12, 2)
# [0 2 4 6 8 10]
a.reshape((2, 3))
b = np.linspace(1, 100, 12)
# [1. 10. 19. 28. 37. 46. 55. 64. 73. 82. 91. 100.]
b.reshape(3, 4)
[[0 2 4]
[6 8 10]]
[[1. 10. 19. 28.]
[37. 46. 55. 64.]
[73. 82. 91. 100.]]
またreshape()は指定する配列の片側を-1とすると、自動的に次元数を合わせてくれます。
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
np.reshape(a, (2, -1))
b = np.linspace(-20, 50, 9)
# [-20. -11.25 -2.5 6.25 15. 23.75 32.5 41.25 50. ]
b.reshape((-1, 3))
[[1 2 3]
[4 5 6]]
[[-20. -11.25 -2.5]
[6.25 15. 23.75]
[32.5 41.25 50. ]]
その他の関数
np.zeros()、np.ones()、np.full()を使用した配列の作成方法
np.zeros()
np.zeros(3)
np.zeros((3, 4))
[0. 0. 0.]
[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]]
np.ones()
np.ones(3)
np.ones((2, 5))
[1. 1. 1.]
[[1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1.]]
np.full()
np.full(3, 15)
np.full((3, 2), 12.5)
[15 15 15]
[[12.5 12.5]
[12.5 12.5]
[12.5 12.5]]
参考記事
numpyについては次の記事を参考にしました。
また、記事作成は次の記事を参考にしました。