Numpy チュートリアル: 配列の作成をゼロから学ぶ

Numpy チュートリアル: 配列を最初から作成する方法を学びます。具体的なコード例が必要です。

概要:
Numpy は、Python 用のオープンソース数学ライブラリであり、多数の数学関数とデータ構造、特に配列 (Array)。配列は機械学習やデータ分析において非常に一般的で重要なデータ構造であるため、配列の作成方法と操作方法を学ぶことが重要です。このチュートリアルは、読者がすぐに始められるように、Numpy での配列の作成を最初から紹介することを目的としています。

1. Numpy ライブラリのインポート
   始める前に、まず Numpy ライブラリをインポートする必要があります。通常、import ステートメントを使用して Numpy ライブラリを Python コードにインポートします。

import numpy as np

2. 一次元配列の作成
   Numpy では、一次元配列は同じデータ型の要素を含むリストです。 Numpy が提供する ndarray 関数を使用して、1 次元配列を作成できます。

array_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(array_1d)

出力: [1 2 3 4 5]

3. 2 次元配列の作成
   2 次元配列は、複数の行を含むテーブル構造であり、列。さまざまな方法を使用して 2 次元配列を作成できますが、最も一般的な方法はリストのリストから作成する方法です。

array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(array_2d)

出力:

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

4. 特定の型の配列を作成する
   場合によっては、次のような特定の型の配列を作成する必要があります。すべて 0 の配列、すべて 1 の配列、または空の配列。 Numpy は、これらの特殊なタイプの配列を作成するための関数をいくつか提供します。

• すべて 0 の配列を作成

  zeros_array = np.zeros((3, 4))
  print(zeros_array)

  出力:

  [[0. 0. 0. 0.]
   [0. 0. 0. 0.]
   [0. 0. 0. 0.]]

• すべて 1 の配列を作成

  ones_array = np.ones((2, 3))
  print(ones_array)

  出力:

  [[1. 1. 1.]
   [1. 1. 1.]]

• #空の配列の作成

  empty_array = np.empty((2, 2))
  print(empty_array)

  出力:

  [[4.94e-323 9.88e-323]
   [1.48e-322 1.97e-322]]

シーケンスの作成array

場合によっては、シーケンス配列、つまり等間隔の配列を作成したいことがあります。 Numpy は、このような配列を作成するための
5. arange
   関数と linspace 関数を提供します。

#関数

arange
• を使用してシーケンス配列

  sequence_array = np.arange(0, 10, 2)
  print(sequence_array)

  出力: [0 2 4 6 8]

linspace
• 関数を使用してシーケンス配列

  sequence_array = np.linspace(0, 1, 5)
  print(sequence_array)

  出力: [0. 0.25 0.5 0.75 1. ]

ランダム配列の作成

上記の方法に加えて、Numpy が提供するランダム関数を使用してランダム配列を作成することもできます。一般的に使用されるランダム関数には、

random
6. 、
   rand、randn、randint などがあります。

ランダム配列の作成

random_array = np.random.random((2, 3))
print(random_array)

• 出力:

  [[0.59525333 0.78593695 0.30467253]
   [0.83647996 0.09302248 0.85711096]]

  正規分布に従うランダム配列の作成

normal_array = np.random.randn(3, 3)
print(normal_array)

• 出力:

  [[-0.96338454 -0.44881001  0.01016194]
   [-0.78893991 -0.32811758  0.11091332]
   [ 0.87585342  0.49660924 -0.52104011]]

  ランダムな整数の配列を作成します

random_int_array = np.random.randint(1, 10, (2, 4))
print(random_int_array)

• 出力:

  [[3 9 3 3]
   [1 9 7 5]]

  この記事のはじめに Numpy ライブラリでの配列の作成 (1 次元配列と 2 次元配列の作成、特定の種類の配列、シーケンス配列、ランダム配列の作成方法など) について説明し、具体的な配列を提供します。コード例。このチュートリアルが、読者が Numpy での配列の作成を理解し、習得するのに役立つことを願っています。

  以上がNumpy チュートリアル: 配列の作成をゼロから学ぶの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。