目次
NumPy
前回、PythonのNumPyで格子状の多次元配列を作成する方法(np.mgrid、np.meshgrid)を紹介しました。
【NumPy】格子状の多次元配列を作成する方法(np.mgrid、np.meshgrid)[Python]
NumPy 前回、Pythonのmatplotlibでpcolormeshを使って正規分布(ガウス分布)を2次元プロットする方法を紹介しました。 今回はNumPyで格子状の多次元配列を作成するmgr…
今回はNumPyで全ての要素が任意の値である配列を作成する方法(np.full)を紹介します。
前に全ての要素が0である配列と1である配列を作成する方法を紹介していますが、今回はそれの任意の値バージョンになります。
【NumPy】全ての要素が0の配列を作成する方法(np.zeros、np.zeros_like)[Python]
NumPy 前回、PythonのNumPyを使ったランダムな値の取得方法を紹介しました。 今回は全ての要素が0の配列を作成する方法を紹介します。 それでは始めていきましょう。 n…
【NumPy】全ての要素が1の配列を作成する方法(np.ones、np.ones_like)[Python]
NumPy 前回、subprocessモジュールを使ってPythonからターミナルやコマンドプロンプトを操作する方法を紹介しました。 今回はPythonのNumPyで全ての要素が1の配列を作…
それでは始めていきましょう。
np.full():全ての要素が任意の値である配列を作成
全ての要素が任意の値である配列を作成するには「np.full(配列の要素数, 値)」を用います。
import numpy as np
test1 = np.full(5, 10)
print(test1)
実行結果
[10 10 10 10 10]
配列の要素数にタプルで2つ以上の値を与えると多次元配列を作成することができます。
import numpy as np
test2 = np.full((5, 3), 10)
print(test2)
実行結果
[[10 10 10]
[10 10 10]
[10 10 10]
[10 10 10]
[10 10 10]]
import numpy as np
test3 = np.full((5, 3, 4), 10)
print(test3)
実行結果
[[[10 10 10 10]
[10 10 10 10]
[10 10 10 10]]
[[10 10 10 10]
[10 10 10 10]
[10 10 10 10]]
[[10 10 10 10]
[10 10 10 10]
[10 10 10 10]]
[[10 10 10 10]
[10 10 10 10]
[10 10 10 10]]
[[10 10 10 10]
[10 10 10 10]
[10 10 10 10]]]
np.full_like():既存の配列と同じ構造で要素が任意の配列である配列を作成
既にある配列と同じ構造で要素が任意の配列である配列を作成するには「np.full_like(配列, 値)」を用います。
import numpy as np
test4 = np.random.rand(5, 3)
test5 = np.full_like(test4, 10)
print(test4)
print(test5)
実行結果
[[0.72931877 0.19765795 0.61198961]
[0.91710057 0.48833057 0.24239822]
[0.21508572 0.70225109 0.20486064]
[0.28710178 0.14179686 0.95920032]
[0.77351644 0.70895911 0.86079327]]
[[10. 10. 10.]
[10. 10. 10.]
[10. 10. 10.]
[10. 10. 10.]
[10. 10. 10.]]
次回はNumPyで日時を扱うnp.datetime64の使い方、特にnp.arangeを使って連続した日時の作成方法を紹介します。
【NumPy】日時を扱うnp.datetime64の使い方、特にnp.arangeを使って連続した日時をもつndarrayの作成方…
NumPy 前回、PythonのNumPyで全ての要素が任意の値である配列を作成する方法(np.full)を紹介しました。 今回はNumPyで日時を扱うnp.datetime64の使い方を、その中でも…
ではでは今回はこんな感じで。
コメント