numpy – empty、zeros、ones、eye、identity の使い方

概要
関数一覧

概要

NumPy の雛形から配列を作成する関数を紹介します。

関数一覧

numpy.empty

指定した形状と型を持つ、初期化されていない配列を返します。

numpy.empty(shape, dtype=float, order="C")

引数

名前	型	デフォルト値
shape	int, tuple of int
shape	返される配列の形状
dtype	data-type	float
dtype	返される配列の型
order	{“C”, “F”}	“C”
order	多次元配列の格納形式

返り値

名前	説明
out	指定した形状と型を持つ、初期化されていない配列

サンプルコード

In [1]:

import numpy as np

a = np.empty(5, dtype=int)
print(a)  # 初期化されていないので、値は不定

[94686204616016     4294967296              0              0
              4]

In [2]:

a = np.empty((5, 5), dtype=float)
print(a)  # 初期化されていないので、値は不定

[[0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]]

numpy.empty_like

指定した配列と同じ形状と型を持つ、初期化をされていない配列を返します。

numpy.empty_like(prototype, dtype=None, order="K", subok=True)

引数

名前	型	デフォルト値
prototype	array_like
prototype	返される配列の形状と型は、prototype の形状と型で定義されます。
dtype	data-type	None
dtype	指定した場合、返される配列の型を変更します。
order	{“C”, “F”, “A”, “K”}	“K”
order	指定した場合、返される配列の格納形式を変更します。
subok	bool	True
subok	True の場合、返される配列は、指定した配列と同じ配列型を使用します。

返り値

名前	説明
out	指定した配列と同じ形状と型を持つ、初期化をされていない配列

サンプルコード

In [3]:

# 形状 (5, 5) と型 float を持つ配列を作成する。
a = np.random.randn(5, 5)

b = np.empty_like(a)
print(b.shape, b.dtype)
print(b)  # 初期化されていないので、値は不定

(5, 5) float64
[[ 1.28675528  0.80410302 -0.62860521 -0.17575024 -1.67632825]
 [ 0.30599304  0.44136239 -1.7411502   0.5125404   0.22553167]
 [-0.75652487 -0.3604931   0.72793714 -0.05103732  0.60639985]
 [ 1.84380532 -0.72109789 -0.05221982 -0.80845667  0.173179  ]
 [ 0.19807482  0.78269995  0.19848901  0.02770654 -0.2172286 ]]

numpy.zeros

指定した形状と型を持つ、すべての要素が 0 の配列を返します。

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

引数

名前	型	デフォルト値
shape	int, tuple of ints
shape	返される配列の形状
dtype	data-type	float
dtype	返される配列の型
order	{“C”, “F”}	“C”
order	多次元配列の格納形式

返り値

名前	説明
out	指定した形状と型を持つ、すべての要素が 0 の配列

サンプルコード

In [4]:

a = np.zeros(5, dtype=int)
print(a)

[0 0 0 0 0]

In [5]:

a = np.zeros((5, 5), dtype=float)
print(a)

[[0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]]

numpy.zeros_like

指定した配列と同じ形状と型を持つ、すべての要素が 0 の配列を返します。

numpy.zeros_like(a, dtype=None, order="K", subok=True)

引数

名前	型	デフォルト値
a	array_like
a	返される配列の形状と型は、a の形状と型で定義されます。
dtype	data-type	None
dtype	指定した場合、返される配列の型を変更します。
order	{“C”, “F”, “A”, “K”}	“K”
order	指定した場合、返される配列の格納形式を変更します。
subok	bool	True
subok	True の場合、返される配列は、指定した配列と同じ配列型を使用します。

返り値

名前	説明
out	指定した配列と同じ形状と型を持つ、すべての要素が 0 の配列

サンプルコード

In [6]:

# 形状 (5, 5) と型 float を持つ配列を作成する。
a = np.random.randn(5, 5)

b = np.zeros_like(a)
print(b.shape, b.dtype)
print(b)

(5, 5) float64
[[0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]]

numpy.ones

指定した形状と型を持つ、すべての要素が 0 の配列を返します。

numpy.ones(shape, dtype=None, order="C")

引数

名前	型	デフォルト値
shape	int, sequence of ints
shape	返される配列の形状
dtype	data-type	None
dtype	返される配列の型
order	{“C”, “F”}	“C”
order	多次元配列の格納形式

返り値

名前	説明
out	指定した形状と型を持つ、すべての要素が 1 の配列

サンプルコード

In [7]:

a = np.ones(5, dtype=int)
print(a)

[1 1 1 1 1]

In [8]:

a = np.ones((5, 5), dtype=float)
print(a)

[[1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]]

numpy.ones_like

指定した配列と同じ形状と型を持つ、すべての要素が 1 の配列を返します。

numpy.ones_like(a, dtype=None, order="K", subok=True)

引数

名前	型	デフォルト値
a	array_like
a	返される配列の形状と型は、a の形状と型で定義されます。
dtype	data-type	None
dtype	指定した場合、返される配列の型を変更します。
order	{“C”, “F”, “A”, “K”}	“K”
order	指定した場合、返される配列の格納形式を変更します。
subok	bool	True
subok	True の場合、返される配列は、指定した配列と同じ配列型を使用します。

返り値

名前	説明
out	指定した配列と同じ形状と型を持つ、すべての要素が 1 の配列

サンプルコード

In [9]:

# 形状 (5, 5) と型 float を持つ配列を作成する。
a = np.random.randn(5, 5)

b = np.ones_like(a)
print(b.shape, b.dtype)

(100, 100) float64

numpy.full

指定した形状と型を持つ、すべての要素が fill_value の配列を返します。

numpy.full(shape, fill_value, dtype=None, order="C")

引数

名前	型	デフォルト値
shape	int, sequence of ints
shape	返される配列の形状
fill_value	scalar
fill_value	要素の値
dtype	data-type	None
dtype	返される配列の型
order	{“C”, “F”}	“C”
order	多次元配列の格納形式

返り値

名前	説明
out	指定した形状と型を持つ、すべての要素が fill_value の配列

サンプルコード

In [10]:

a = np.full(5, 7, dtype=int)
print(a)

[7 7 7 7 7]

In [11]:

a = np.full((5, 5), 7, dtype=float)
print(a)

[[7. 7. 7. 7. 7.]
 [7. 7. 7. 7. 7.]
 [7. 7. 7. 7. 7.]
 [7. 7. 7. 7. 7.]
 [7. 7. 7. 7. 7.]]

numpy.full_like

指定した配列と同じ形状と型を持つ、すべての要素が fill_value の配列を返します。

numpy.full_like(a, fill_value, dtype=None, order="K", subok=True)

引数

名前	型	デフォルト値
a	array_like
a	返される配列の形状と型は、a の形状と型で定義されます。
fill_value	scalar
fill_value	要素の値
dtype	data-type	None
dtype	指定した場合、返される配列の型を変更します。
order	{“C”, “F”, “A”, “K”}	“K”
order	指定した場合、返される配列の格納形式を変更します。
subok	bool	True
subok	True の場合、返される配列は、指定した配列と同じ配列型を使用します。

返り値

名前	説明
out	指定した配列と同じ形状と型を持つ、すべての要素が fill_value の配列

サンプルコード

In [12]:

# 形状 (5, 5) と型 float を持つ配列を作成する。
a = np.random.randn(5, 5)

b = np.full_like(a, 7)
print(b.shape, b.dtype)
print(b)

(5, 5) float64
[[7. 7. 7. 7. 7.]
 [7. 7. 7. 7. 7.]
 [7. 7. 7. 7. 7.]
 [7. 7. 7. 7. 7.]
 [7. 7. 7. 7. 7.]]

numpy.eye

対角線上の要素が 1、それ以外の要素が 0 の 2 次元配列を返します。numpy.identity() と違い、こちらの関数は正方行列以外も作成できる。

numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=<class "float">, order="C")

引数

名前	型	デフォルト値
N	int
N	返される配列の行数
M	int	None
M	返される配列の列数。None の場合、N になります。
k	int	0
k	対角線の位置。0 は主対角線を指し、正の値は上の対角線を指し、負の値は下の対角線を指します。
dtype	data-type
dtype	返される配列の型
order	{“C”, “F”}	“C”
order	多次元配列の格納形式

返り値

名前	説明
I	対角線上の要素が 1、それ以外の要素が 0 の 2 次元配列

サンプルコード

In [13]:

a = np.eye(4, dtype=float)
print(a)

[[1. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]]

In [14]:

a = np.eye(4, 3, dtype=float)
print(a)

[[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]
 [0. 0. 0.]]

In [15]:

a = np.eye(4, k=1, dtype=float)
print(a)

[[0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]
 [0. 0. 0. 0.]]

In [16]:

a = np.eye(4, k=-1, dtype=float)
print(a)

[[0. 0. 0. 0.]
 [1. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]]

numpy.identity

対角線上の要素が 1、それ以外の要素が 0 の (n, n) の 2 次元配列を返します。単位行列を作成したい場合はこの関数を利用する。

numpy.identity(n, dtype=None)

引数

名前	型	デフォルト値
n	int
n	返される配列の行数 (列数)
dtype	data-type	None
dtype	返される配列の型

返り値

名前	説明
out	対角線上の要素が 1、それ以外の要素が 0 の (n, n) の 2 次元配列

サンプルコード

In [17]:

a = np.identity(4, dtype=float)
print(a)

[[1. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]]

numpy – empty、zeros、ones、eye、identity の使い方

概要

関数一覧

numpy.empty

numpy.empty_like

numpy.zeros

numpy.zeros_like

numpy.ones

numpy.ones_like

numpy.full

numpy.full_like

numpy.eye

numpy.identity

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