numpyのarangeとreshapeをよく忘れるので個人的メモ

arange

以下の記事から切り出しただけの個人メモ
https://deepage.net/features/numpy-arange.html

np.arrangeは、連番や、同差配列を生成する関数です。
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
のような配列を生成します。

numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype = None)

パラメータ名
start = (省略可能)生成するとうさ配列の最小の項を設定します。
stop = 生成する等差配列の終点を指定します。
step = (省略可能) 初期値１　生成される数列一つ一つの項間における差を指定します。(公差)

例
```
import numpy as np
arr1 = np.arange(5)
arr1 #=> array([0, 1, 2, 3, 4])
bar = np.arange(2, 10, 2)
bar => array([2, 4, 6, 8])

なるほど。

reshapeの-1

reshape = 要素数が変わらない範囲でndarrayの形状を変更することが出来る。
特に-1を引数に取るときの挙動を忘れるのでメモ。
第一引数が−１の時は、「第二変数の長さ」の配列を複数生成する。
つまり、
z = np.array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12]])
z.reshape(-1)
array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
z.reshape(-1, 1)
array([[ 1],
[ 2],
[ 3],
[ 4],
[ 5],
[ 6],
[ 7],
[ 8],
[ 9],
[10],
[11],
[12]])
z.reshape(-1, 2)
array([[ 1, 2],
[ 3, 4],
[ 5, 6],
[ 7, 8],
[ 9, 10],
[11, 12]])

-1が第二引数の時は、列と行が反対になる。
z.reshape(3, -1)
array([[ 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12]])

若いもんにはまだまだ負けん。