初心者でもわかる！PythonのNumpy arrangeで簡単に配列を作成しよう

Numpy で 配列を作る場合の便利な方法

連続した数で配列を作る

numpyのarange()は、指定された範囲内で等間隔の数値を生成する関数です。引数には、開始点、終了点、ステップ幅が指定できます。

以下は、arange()の基本的な使い方の例です。

import numpy as np

# 0から4までの整数を1刻みで生成
a = np.arange(5)
print(a)  # [0 1 2 3 4]

# 1から10までの整数を2刻みで生成
b = np.arange(1, 11, 2)
print(b)  # [1 3 5 7 9]

また、arange()は浮動小数点数も扱えます。

# 0から1まで0.1刻みで生成
c = np.arange(0, 1, 0.1)
print(c)  # [0.  0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]

引数に負の値を指定することもできます。

# -2から2まで0.5刻みで生成
d = np.arange(-2, 2.5, 0.5)
print(d)  # [-2.  -1.5 -1.  -0.5  0.   0.5  1.   1.5  2. ]

なお、numpyのarange()は、Pythonのrange()と似たような使い方ができますが、arange()はfloatも扱え、ステップ幅を小数点以下で指定できる点が異なります。

指定の値（０や１）で配列を作る

numpy.zerosは、指定された形状（タプル形式）とデータ型を持つ0で満たされた新しい配列を作成するためのnumpy関数です。

使用方法は以下の通りです。

import numpy as np

# 1次元配列を作成する場合
a = np.zeros(5)
print(a)
# 出力: [0. 0. 0. 0. 0.]

# 2次元配列を作成する場合
b = np.zeros((2, 3))
print(b)
# 出力: [[0. 0. 0.]
#         [0. 0. 0.]]

# データ型を指定する場合
c = np.zeros((2, 2), dtype=int)
print(c)
# 出力: [[0 0]
#         [0 0]]

上記の例では、それぞれ1次元配列、2次元配列を作成しています。また、最後の例では、dtypeパラメータを使用して整数型の0で満たされた2次元配列を作成しています。

numpy.zerosは、配列の初期化など、特定の値で配列を初期化する場合に便利な関数です。

なお、同様の関数にnumpy.onesがあり、1で配列を初期化することができます。