概要
numpyとは高速な線形代数のライブラリです。numpyを使用することでベクトルや行列を作成することができます。また、行列に対するスカラー演算を容易に高速に実現することが出来ます。ここでは初期値付きの行列の作成方法について説明します。
0埋めでの行列の作成方法
zerosメソッドを利用することで簡単に0埋めの行列を作成できます。
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1 |
np.zeros([3,4]) |
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1 2 3 |
array([[ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.]]) |
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1 |
np.zeros([3,4],int) |
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1 2 3 |
array([[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]) |
1埋めでの行列の作成方法
onesメソッドを利用することで簡単に1埋めの行列を作成できます。
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1 |
np.ones([3,4]) |
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1 2 3 |
array([[ 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1.]]) |
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1 |
np.ones([3,4],int) |
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1 2 3 |
array([[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]) |
ランダムの数値での行列の作成方法
0〜1の乱数で 3x4 の行列を生成
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1 |
np.random.rand(3,4) |
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array([[ 0.04190182, 0.06465827, 0.40955195, 0.12577938], [ 0.60778122, 0.57904532, 0.38924904, 0.30313582], [ 0.2514041 , 0.1937543 , 0.62200502, 0.2969181 ]]) |
標準正規分布による 3x4 の行列
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1 |
np.random.randn(3,4) |
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array([[-0.0024513 , 0.15172203, 0.24773848, -0.2676735 ], [-1.3873298 , 0.86081621, -1.06025587, 0.39609875], [-0.2029044 , -0.79637684, 0.03898078, -0.75775456]]) |
0〜99 の整数で3x4の行列を生成
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1 |
np.random.randint(0,100,(3,4)) |
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array([[79, 51, 29, 16], [ 8, 64, 15, 16], [ 7, 26, 19, 58]]) |
対角線上での行列の作成方法
eyeメソッドを利用することで簡単に対角線上の行列を作成できます。
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1 |
np.eye(4) |
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1 2 3 4 |
array([[ 1., 0., 0., 0.], [ 0., 1., 0., 0.], [ 0., 0., 1., 0.], [ 0., 0., 0., 1.]]) |