多次元配列（ndarray型）
配列型のndarray化
配列は、numpy.array()関数で生成できます。
1次元配列を生成する例
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
print(a)
type(a)
[1 2 3 4 5] numpy.ndarray
2次元配列を生成する例
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
print(a)
type(a)
[[1 2 3] [4 5 6]] numpy.ndarray
配列のデータ属性
aのデータ型はndarrayとします。
| 属性 | 意味 |
|---|---|
| a.dtype | aの要素のデータ型 |
| a.shape | aの形 |
| a.ndim | aの次元数 |
| a.size | aの要素数 |
| a.flat | aの1次元表現 |
| a.T | aを転置した配列 |
配列を生成する関数
| 関数 | 処理内容 |
|---|---|
| np.zeros(shape, dtype) | 形shapeの要素が全て0の配列を生成 |
| np.ones(shape, dtype) | 形shapeの要素が全て1の配列を生成 |
| np.arange(start,stop,step) | startからstop未満の公差stepの等差数列の配列を生成 |
| np.linspase(start,stop,num) | startからstopの値をnum分割した値を要素に持つ配列を生成 |
それぞれの関数の実行例を以下に示します。
zeros()関数
import numpy as np
a = np.zeros((2,3))
b = np.zeros((2,3), np.int8)
print(a)
print()
print(b)
[[0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] [[0 0 0] [0 0 0]]
ones()関数
import numpy as np
print(np.ones((2,3)))
print()
print(np.ones((2,3), np.int8))
[[1. 1. 1.] [1. 1. 1.]] [[1 1 1] [1 1 1]]
arange()関数
import numpy as np
print(np.arange(5))
print(np.arange(2,8))
print(np.arange(2, 10, 2))
[0 1 2 3 4] [2 3 4 5 6 7] [2 4 6 8]