NumPy のゼロ関数をマスターする

はじめに

この実験では、NumPy ライブラリの numpy.matlib.zeros() 関数について学びます。この関数は、numpy.matlib 行列ライブラリを使用して、指定された形状とデータ型でゼロで埋められた行列を作成して返します。

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 を使用して練習します。

場合によっては、Jupyter Notebook が読み込み完了するまで数秒待つ必要があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。

学習中に問題が発生した場合は、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。

進める前に、必要なライブラリをインストールしてインポートする必要があります。NumPy ライブラリをインストールするには、次のコードを実行します。

!pip install numpy

次のコードブロックでは、必要なライブラリをインポートします。

import numpy as np
import numpy.matlib

この関数を使用するための必要な構文は次のとおりです。

numpy.matlib.zeros(shape, dtype=float, order='C')

ここで、

この例では、データ型と順序を指定せずに形状 (4,3) の行列を作成します。

print("The shape is:\n", numpy.matlib.zeros((4,3)) )

出力:

The matrix is:
[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

この例では、整数型のデータ型と C 連続 の順序付けで形状 (3,4) の行列を作成します。

print("The 3x4 matrix with all elements in integer is as follows:\n", numpy.matlib.zeros((3,4), int, 'C') )

出力:

The 3x4 matrix with all elements in integer is as follows:
[[0 0 0 0]
 [0 0 0 0]
 [0 0 0 0]]

shape の長さが 1 つ、つまり (N,) である場合、またはスカラー N である場合、出力には形状 (1,N) の単一行行列があります。次のコードは形状 (4,) の行列を作成します。

np.matlib.zeros(4)

出力:

matrix([[0., 0., 0., 0.]])

この実験では、特定の形状、データ型、順序のゼロ行列を作成して返すために numpy.matlib.zeros() 関数をどのように使用するかを学びました。この関数で使用される構文とパラメータを覚えておく必要があります。また、関数の使い方を理解するために複数の例も示しました。