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。