>>> import numpy as np
object | 配列の中身を指定します。 各次元ごとの配列要素数は同じでなければなりません。 |
dtype | データ型を指定します。未指定時は配列の中身の型で決まります。 各次元ごとの配列要素数は同じでなければなりません。 |
ndmin | 配列の最小次元を指定します。 未指定で構いません。 |
#要素に一つ小数が含まれる場合 → float型 >>> np.array([1.5, 2, 3]) array([ 1.5, 2. , 3. ]) #要素がすべて整数の場合 → int型 >>> np.array([1, 2, 3]) array([1, 2, 3])
#float型 >>> np.array([1.5, 2.3, 3.1], dtype = float) array([1.5, 2.3, 3.1]) #int型 >>> np.array([1.5, 2.3, 3.1], dtype = int) array([1, 2, 3])
#行ベクトル(1×3行列) >>> np.array([[1,2,3]]) array([[1, 2, 3]]) #列ベクトル(3×1行列) >>> np.array([[1],[2],[3]]) array([[1], [2], [3]]) #2×3行列 >>> np.array(([1., 2., 3.], [4., 5., 6.])) array([[ 1., 2., 3.], [ 4., 5., 6.]])
>>> np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) >>> np.array(([1,2],[3,4]), ndmin=3) array([[[1, 2], [3, 4]]])
>>> p = [1,2,3] #リスト >>> q = [4,5,6] #リスト >>> np.array([p, q]) array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> np.array([[1, 2, 3], q]) array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> a = np.array([1.5, 2.3, 3.1]) >>> a array([ 1.5, 2.3, 3.1])
shape | 配列のサイズを指定します。 二次以上は(*, *)(タプル)で指定します。 |
dtype | データ型を指定します。未指定でも構いません。 |
>>># 1×3行列(3次元行ベクトル) >>> np.empty(3) array([ 8.22823490e-312, 8.22823491e-312, 0.00000000e+000]) >>># 2×2行列 >>> np.empty((2, 2)) array([[ 8.22805340e-312, 8.22805364e-312], [ 8.67148726e-315, 8.67148726e-315]])
shape | 配列のサイズを指定します。 二次以上は(*, *)(タプル)で指定します。 |
dtype | データ型を指定します。未指定でも構いません。 |
#すべて0の配列 >>> np.zeros(3) # 1×3の零行列(3次元0行ベクトル) array([ 0., 0., 0.]) >>> np.zeros((3, 2)) # 3×2の零行列 array([[ 0., 0.], [ 0., 0.], [ 0., 0.]]) #すべて1の配列 >>> np.ones(3) array([ 1., 1., 1.]) >>> np.ones(3, dtype = int) #int型(指定なしはfloat型) array([1, 1, 1])
shape | 配列のサイズを指定します。 二次以上は(*, *)(タプル)で指定します。 |
dtype | データ型を指定します。未指定でも構いません。 |
>>> np.full((3,5),1.25) array([[ 1.25, 1.25, 1.25, 1.25, 1.25], [ 1.25, 1.25, 1.25, 1.25, 1.25], [ 1.25, 1.25, 1.25, 1.25, 1.25]]) >>> np.full((3,5),1.25,dtype=int) array([[1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1]])
dim | 単位行列(正方行列)の次元を指定します。 |
dtype | データ型を指定します。未指定でも構いません。 |
>>> np.identity(3) array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]])
start | 連番の開始番号を指定します。 未指定時は“0”が適用されます。 |
stop | 連番の終了番号を指定します。 配列に含まれるのは1つ前の数値までで、stopで指定した値は含まれません。 |
step | 配列の等差幅を指定します。 未指定時は“1”が適用されます。 |
dtype | データ型を指定します。 未指定でも構いません。 データ型の指定が不適切な場合、挙動がおかしくなる場合があります。 |
>>> np.arange(10) #0~9までの連番 array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.arange(5, 10) #5~9までの連番 array([5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.arange(0, 10, 2) #0~9までで2飛びの等差数列 array([0, 2, 4, 6, 8]) >>> np.arange(0, 10, 0.5) #0~9までで0.5飛びの等差数列 array([ 0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5, 5. , 5.5, 6. , 6.5, 7. , 7.5, 8. , 8.5, 9. , 9.5]) #挙動が変 >>> np.arange(0, 10, 0.5 ,dtype = int) array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
start | 連番の開始番号を指定します。 未指定は許されません。 |
stop | 連番の終了番号を指定します。 endpoint未指定時、stopで指定した値も配列に含まれます(arangeと異なります)。 |
num | 配列に含まれる要素の数を指定します。 未指定時は“50”が適用されます。 |
endpoint | “True”ならstopで指定した値が含まれ、“False”なら含まれません。 |
retstep | “True”なら戻り値にステップサイズを含め、“False”なら含めません。 未指定時は“False”が適用されます。 |
dtype | データ型を指定します。 未指定でも構いません。 |
>>> np.linspace(1,10,10) array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.]) #endpoint = Falseとすると >>> np.linspace(1,10,10,endpoint=False) array([ 1. , 1.9, 2.8, 3.7, 4.6, 5.5, 6.4, 7.3, 8.2, 9.1]) #型を指定すると >>> np.linspace(1,10,10,endpoint=False,dtype=int) array([1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) #Stepサイズも取得する >>> np.linspace(1,10,10,retstep=True) (array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.]), 1.0) >>> np.linspace(0,10) #要素数指定なし → 要素数 = 50 array([ 0. , 0.20408163, 0.40816327, 0.6122449 , 0.81632653, 1.02040816, 1.2244898 , 1.42857143, 1.63265306, 1.83673469, 2.04081633, 2.24489796, 2.44897959, 2.65306122, 2.85714286, 3.06122449, 3.26530612, 3.46938776, 3.67346939, 3.87755102, 4.08163265, 4.28571429, 4.48979592, 4.69387755, 4.89795918, 5.10204082, 5.30612245, 5.51020408, 5.71428571, 5.91836735, 6.12244898, 6.32653061, 6.53061224, 6.73469388, 6.93877551, 7.14285714, 7.34693878, 7.55102041, 7.75510204, 7.95918367, 8.16326531, 8.36734694, 8.57142857, 8.7755102 , 8.97959184, 9.18367347, 9.3877551 , 9.59183673, 9.79591837, 10. ])
start | 連番の開始番号を指定します。 未指定は許されません。 |
stop | 連番の終了番号を指定します。 stopで指定した値も配列に含まれます(arangeと異なります)。 |
num | 配列に含まれる要素の数を指定します。 未指定時は“50”が適用されます。 |
endpoint | “True”ならstopで指定した値が含まれ、“False”なら含まれません。 |
base | 対数(log)の底をしてします。 未指定時は“10”が適用されます。 |
dtype | データ型を指定します。 未指定でも構いません。 |
>>> np.logspace(1, 10, 11) array([ 1.00000000e+01, 7.94328235e+01, 6.30957344e+02, 5.01187234e+03, 3.98107171e+04, 3.16227766e+05, 2.51188643e+06, 1.99526231e+07, 1.58489319e+08, 1.25892541e+09, 1.00000000e+10])
shape | 配列のサイズを指定します。 |
>>> np.random.random(3) array([ 0.82376609, 0.59955979, 0.53696887]) >>> np.random.random((3,2)) array([[ 0.19841931, 0.16961359], [ 0.02698173, 0.74162151], [ 0.70249541, 0.07957857]])
min | 乱数範囲の下限値 |
MAX | 乱数範囲の上限値 |
shape | 配列のサイズを指定します。 |
>>> np.random.randint(0,10,(3,2)) array([[8, 8], [2, 7], [5, 3]])
loc | ガウス分布の中央値を指定します。 |
scale | ガウス分布の標準偏差を指定します。 |
shape | 配列のサイズを指定します。 |
>>> np.random.normal(0,10,(3,2)) array([[ -1.98172915, 2.86335818], [-14.75243935, 10.63485872], [ -5.19977292, -1.23107232]])
>>> np.array([1,2,3]) array([1, 2, 3]) >>> type(a) <class 'numpy.ndarray'>
shape | 配列のサイズを指定します。 |
dtype | データ型を指定します。未指定時はfloat型になります。 |
>>> np.ndarray((3,3)) #np.ndarray(shape(3,3))でもOK array([[ 4.67296746e-307, 6.23057009e-307, 1.42417221e-306], [ 6.23038675e-307, 9.34609790e-307, 9.34600963e-307], [ 6.23061763e-307, 1.11261095e-306, 2.22507386e-306]]) >>> np.ndarray((4,3,2),int) #np.ndarray(shape=(4,3,2),dtype=int)でもOK array([[[1848537198, 1920098660], [ 673741153, 691219507], [ 658729, 1680615730]], [[1701869940, 1953392957], [1685221164, 658338405], [ 220800838, 1702101002]], [[ 543450478, 1970302569], [1935745140, 1679843616], [1869046121, 778854766]], [[ 538970634, 1632641056], [1701667186, 1936876916], [ 538976266, 757935392]]])