NumPy-配列作成ルーチン
新しい ndarray オブジェクトは、次の配列作成ルーチンのいずれかによって、または低レベルのndarrayコンストラクターを使用して構築できます。
numpy.empty
指定された形状とdtypeの初期化されていない配列を作成します。次のコンストラクターを使用します-
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')コンストラクターは次のパラメーターを取ります。
| シニア番号 | パラメータと説明 |
|---|---|
| 1 | Shape intまたはintのタプルの空の配列の形状 |
| 2 | Dtype 必要な出力データ型。オプション |
| 3 | Order Cスタイルの行メジャー配列の場合は「C」、FORTRANスタイルの列メジャー配列の場合は「F」 |
例
次のコードは、空の配列の例を示しています。
import numpy as np
x = np.empty([3,2], dtype = int)
print x出力は次のとおりです-
[[22649312 1701344351]
[1818321759 1885959276]
[16779776 156368896]]Note −配列内の要素は、初期化されていないため、ランダムな値を示します。
numpy.zeros
ゼロで埋められた、指定されたサイズの新しい配列を返します。
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')コンストラクターは次のパラメーターを取ります。
| シニア番号 | パラメータと説明 |
|---|---|
| 1 | Shape intまたはintのシーケンス内の空の配列の形状 |
| 2 | Dtype 必要な出力データ型。オプション |
| 3 | Order Cスタイルの行メジャー配列の場合は「C」、FORTRANスタイルの列メジャー配列の場合は「F」 |
例1
# array of five zeros. Default dtype is float
import numpy as np
x = np.zeros(5)
print x出力は次のとおりです-
[ 0. 0. 0. 0. 0.]例2
import numpy as np
x = np.zeros((5,), dtype = np.int)
print xこれで、出力は次のようになります。
[0 0 0 0 0]例3
# custom type
import numpy as np
x = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')])
print x次の出力が生成されます-
[[(0,0)(0,0)]
[(0,0)(0,0)]]numpy.ones
指定されたサイズとタイプの新しい配列を返します。
numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')コンストラクターは次のパラメーターを取ります。
| シニア番号 | パラメータと説明 |
|---|---|
| 1 | Shape intまたはintのタプルの空の配列の形状 |
| 2 | Dtype 必要な出力データ型。オプション |
| 3 | Order Cスタイルの行メジャー配列の場合は「C」、FORTRANスタイルの列メジャー配列の場合は「F」 |
例1
# array of five ones. Default dtype is float
import numpy as np
x = np.ones(5)
print x出力は次のとおりです-
[ 1. 1. 1. 1. 1.]例2
import numpy as np
x = np.ones([2,2], dtype = int)
print xこれで、出力は次のようになります。
[[1 1]
[1 1]]