【Pythonメモ】numpyメソッド

メソッド調査

arange reshape linspace zeros_like ones_like zeros ones linspace

arange

np.arange([start,]stop, [step,])

一次元の配列を返す。 startが入っていない場合は0から始まる

import numpy as np

np.arange(6) #初期値　start 0 step 1
#array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

np.arange(1,3,0.1)

# array([ 1. ,  1.1,  1.2,  1.3,  1.4,  1.5,  1.6,  1.7,  1.8,  1.9,  2. , 2.1,  
# 2.2,  2.3,  2.4,  2.5,  2.6,  2.7,  2.8,  2.9])

zeros_like

配列の値をゼロにする。

np.zeros_like([[1,2,3],[2,3,4]])

#array([[0, 0, 0],
#       [0, 0, 0]])

ones_like

配列の値をイチにする。

np.ones_like([[1,2,3],[2,3,4]])

#array([[1, 1, 1],
#       [1, 1, 1]])

zeros

配列(行×縦)を作成、値はゼロ

 np.zeros([3,2])
 #array([[ 0.,  0.],
 #     [ 0.,  0.],
 #     [ 0.,  0.]])
 
 np.zeros((3,2)) #タプルも大丈夫

ones

配列(行×縦)を作成、値はイチ

 np.ones([3,2])
 #array([[ 1,  1],
 #     [ 1,  1],
 #     [ 1,  1]])

linspace

numpy.linspace(start, stop, num) 初期値(start)から終わり(stop)までを等間隔で配列を作成

np.linspace(0,1,5) 

#array([ 0.  ,  0.25,  0.5 ,  0.75,  1.  ])

flatten

多次元配列を一次元配列に変換

np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]).flatten()

#array([1, 2, 3, 4, 5, 6])