- Pythonを始めたばかりで基本から学びたい方
- Pythonの基本的な部分を速習してまずは全体像を把握しておきたい方
▶ Numpyの基本を解説しています。過去の記事はこちらからどうぞ。
はじめに
今回は行列を作る方法を基本から解説していきます。前回はnp.arange(), np.linspace(), nplogspace()で一次元配列を作る方法を扱いましたが、今回は関数を使って行列を作る方法として、np.zeros(), np.ones(), np.eye()を解説します。
関数で行列を作る
np.zeros()
まずは要素がすべて0の行列を作る方法です。まずデータを入れる箱を準備する場合などに使います。初期化の処理ですね。
docstringをみると、shapeにはintegerあるいはtupleが入るのがわかります。やってみましょう。まずはintegerを指定してみましょう。
np.zeros(8)
shapeにintegerとすると、要素がすべて0で要素数がintger個の一次元配列ができます。次にshapeをタプルで指定してみましょう。
np.zeros((3,4))
指定した形状(3,4)の要素がすべて0の行列が作成されました。ここでは割愛しますが、np.zero()は多次元のndarrayを作成することもできます。
np.ones()
今度は要素がすべて1の行列を作る方法です。defaultの値をセットする場合などに使います。
使い方はnp.zeros()とまったく同じです。試しておきましょう。
print(np.ones(5))
print(np.ones((2,3)))
np.zeros()と全く同じに使えますね。
np.eye()
最後に単位行列を作るnp.eye()を紹介します。単位行列とは対角成分がすべて1で残る要素がすべて0のの正方行列です。
正の整数Nを指定すると、N×Nの単位行列を作ることができます。
np.eye(4)
Nに4を指定したので4×4の行列です。対角成分がすべて1で残る要素はすべて0の単位行列になっていますね。
まとめ
今回は行列の使い方を扱いました。0行列を作るnp.zeros()、要素がすべて1の行列を作るnp.ones()、単位行列を作るnp.eye()です。今回は特に難しい内容はありませんでしたね。
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