In [1]:
# Numpyのアレイを利用
import numpy as np

# Pythonのリスト型から変換して作ることができる。
my_list1 = [1,2,3,4]

my_array1 = np.array(my_list1)
In [2]:
# アレイを表示する
my_array1
Out[2]:
array([1, 2, 3, 4])
In [3]:
# 別のアレイを作って
my_list2 = [11,22,33,44]

# リストのリストを作成
my_lists = [my_list1,my_list2]

# これを使って、多次元のアレイを作れる
my_array2 = np.array(my_lists)

my_array2
Out[3]:
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [11, 22, 33, 44]])
In [4]:
# アレイのサイズを調べる
my_array2.shape
Out[4]:
(2, 4)
In [5]:
# アレイのデータ型を調べる
my_array2.dtype
Out[5]:
dtype('int64')
In [6]:
# 特別なアレイを作る

#すべての要素が０
np.zeros(5)
Out[6]:
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.])
In [7]:
my_zeros_array = np.zeros(5)
In [8]:
my_zeros_array.dtype
Out[8]:
dtype('float64')
In [9]:
#すべての要素が1
np.ones((5,5))
Out[9]:
array([[ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.]])
In [10]:
# 空っぽのアレイ

np.empty(5)
np.empty((3,4))
Out[10]:
array([[  0.00000000e+000,   0.00000000e+000,   7.41098469e-323,
          0.00000000e+000],
       [  0.00000000e+000,   0.00000000e+000,   0.00000000e+000,
          0.00000000e+000],
       [  0.00000000e+000,   0.00000000e+000,   0.00000000e+000,
          0.00000000e+000]])
In [11]:
#単位行列I（dentity array）
np.eye(5)
Out[11]:
array([[ 1.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.]])
In [12]:
# arange関数
np.arange(5)
Out[12]:
array([0, 1, 2, 3, 4])
In [13]:
np.arange(5,50,2)
Out[13]:
array([ 5,  7,  9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37,
       39, 41, 43, 45, 47, 49])