numpyによるベクトル・行列の基本 (2/5)

numpyは、ベクトルと行列の演算に関する機能を提供します。まずはベクトルの作成から見ていきましょう。


●ベクトルの作成

変数 = numpy.array( リスト )

ベクトルデータは、numpyのarrayメソッドを使って作成します。これは引数にリストを指定することで、そのリストに用意されている値を持つベクトル値が作成されます。

このarrayで作成されるのは、numpy.ndarrayというクラスのインスタンスです。ベクトル演算は、リストなどを利用するのではなく、このnumpy.ndarrayインスタンスとしてベクトル値を用意します。


●０のベクトル、１のベクトル

変数 = numpy.zeros( 項目数 )
変数 = numpy.ones( 項目数 )

これらはベクトル作成の便利機能として覚えておくと良いでしょう。すべての値が０や１のベクトルを作成します。例えば、zeros(5) とすれば、[0, 0, 0, 0, 0] のベクトルが作成されます。

●等差数列

変数 = numpy.arange( 開始値 , 終了値 , ステップ )
変数 = numpy.linspace( 開始値 , 終了値 , 分割数 )

一定数ごとの値をまとめたもの（等差数列）を作成する機能もあります。これには２つのメソッドが用意されています。arangeは、開始位置から終了位置までの間を、ステップ数ごとに数字を取り出していくものです。またlinspaceは、開始数から終了数までの間を指定の数に分割して値を取り出すものです。実際の動作は以下のようになります。

numpy.arange(1, 10, 2)
numpy.linspace(1, 10, 5)

　↓

[1 3 5 7 9]
[  1.     3.25   5.5    7.75  10.  ]

(by. SYODA-Tuyano.)

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