NumPy 配列関数

NumPyNumPyBeginner
今すぐ練習

💡 このチュートリアルは英語版からAIによって翻訳されています。原文を確認するには、 ここをクリックしてください

はじめに

この実験では、NumPy ライブラリの array() 関数について学びます。array() 関数は、NumPy で配列を作成するために使用され、NumPy ライブラリの主なオブジェクトである同次の多次元配列を作成するために使用できます。

VM のヒント

VM の起動が完了したら、左上隅をクリックして ノートブック タブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。

時々、Jupyter Notebook が読み込み完了するまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証は自動化できません。

学習中に問題に遭遇した場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。

基本的な array() の例

以下は、array() 関数を使用して一次元のみの配列を作成する方法を示す例です。

import numpy as np

a = np.array([1, 4, 9])
print("The Array is:")
print(a)

出力:

The Array is:
[1 4 9]

多次元配列の作成

次に、array() 関数を使用して多次元配列を作成する方法を学びましょう。そのコードは以下の通りです。

import numpy as np

a = np.array([[1, 7], [6, 4]])
print("The Array with more than one dimension:")
print(a)

出力:

The Array with more than one dimension:
[[1 7]
[6 4]]

dtype パラメータの使用

dtype パラメータは、配列に対して望ましいデータ型を定義するために使用されます。以下は、dtype パラメータを使用する例です。

import numpy as np

a = np.array([1, 7, 9], dtype='complex')
print("The Array with more than one dimension:")
print(a)

出力:

The Array with more than one dimension:
[1.+0.j 7.+0.j 9.+0.j]

注: 上記のコード スニペットの出力は、複素数の形式で配列要素の値を示しています。

まとめ

この実験では、NumPy ライブラリの array() 関数について学びました。array() 関数の構文、パラメータ、およびこの関数が返す値を使って、どのように array() 関数を使用するかを見ました。また、一次元のみの配列、多次元配列を作成する例、および dtype パラメータの使用例も見ました。