AIプログラミング– category –

np.zeros関数は、全ての要素が0の初期化配列を生成する関数です。このページでは、この関数の使い方を簡潔に解説します。初期化配列を用意する際に使用頻度が高いので、押さえておくと良いでしょう。 なお、同じような関数にnp.zeros_like関数があります。...

np.ones_like関数は、既にある配列の形状・データ型・メモリレイアウトなどの属性を引き継いで、要素のみ1にした新しい配列を生成する関数です。このページでは、この関数の使い方について解説します。 なお、ゼロから要素が1の初期化配列を生成する関数と...

np.ones関数は、全ての要素が1の初期化配列を生成する関数です。このページでは、この関数の使い方について解説します。 なお、同じように要素が1の初期化配列を生成する関数に、np.ones_like関数があります。こちらは、既にある配列の形状、データ型、メ...

np.empty関数は、要素が初期化されていない空の配列を生成する関数です。ただし、「空」と言っても、厳密にはメモリに格納されている値がランダムに割り当てられます。 要素が欠損値np.nanの配列を生成したい場合は、np.full関数を使います。こちらに関し...

np.zeros_like関数は、既にある配列の属性を引き継いで、要素のみを0で初期化した新しい配列を生成する関数です。このページでは、この関数の使い方を解説します。 なお、同じような関数にnp.zeros関数があります。こちらは既存の配列の属性は引き継がず、...

numpy.insertは、配列の任意の位置に要素を挿入する関数です。要素を挿入する位置はインデックスで指定します。追加する要素は、追加先の配列の次元数や行数、列数(要素数)に合うように指定します。 実際のコードで確認していきましょう。 【1. numpy.inse...

numpy.dstackは、配列を奥行き方向に重ねていく関数です。dstack「d」は「depth（奥行き）」の頭文字です。「stack」は「重ねる」なので、「奥行きを重ねる」ということです。 それでは、実際のコードを見て確認していきましょう。 【1. numpy.dstackの使...

numpy.concatenateは、配列同士を連結して新しい配列を生成する関数です。行や列のどちらを軸として連結するのかを、axis=によって指定する必要があります。 ここで、実際のコードを見ながら、使い方を確認していきましょう。 【1. numpy.concatenateの使...

numpy.stackは、配列同士を重ねて、次元数が一つ上の配列を生成する関数です。numpy.concatenateは配列を連結しますが、numpy.stackは配列を重ねて次元数を一つ上げるのが特徴です。 ここでしっかりと操作を確認しておきましょう。 【1. numpy.stackの使い...

numpy.hstackは、配列を水平に重ねていく関数です。「h」は「horizontal（水平の）」の頭文字です。「stack」は「重ねる」なので「水平に重ねる」ということです。 それでは、実際のコードを見て確認していきましょう。 【1. numpy.hstack関数の使い方】 ...

numpy.vstackは、配列同士を縦に重ねる関数ですが、正確には、1次元配列同士を重ねる場合を除いて、numpy.concatenateで「最初の軸(axis=0)」で連結していくのと同じです。 実際のコードを見て確認していきましょう。 【1. numpy.vstackの使い方】 numpy.v...

numpy.appendは、配列の末尾に任意の要素を追加したい時に使う関数です。２次元配列の場合は行・列のどれをお追加するか、3次元配列の場合は奥行き・行・列のどれを追加するかなどを指定する必要があります。 実際のコードを見て確認していきましょう。 【...