NumPyの配列の作成
NumPyndarrayオブジェクトを作成する
NumPyは、配列を操作するために使用されます。NumPyの配列オブジェクトはと呼ばれ
ndarrayます。
この関数を使用して、NumPy
ndarrayオブジェクトを作成できますarray()。
例
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
print(type(arr))
type（）：この組み込みのPython関数は、渡されたオブジェクトのタイプを通知します。上記のコードのように、それarrは
numpy.ndarrayタイプであることを示しています。
を作成するndarrayには、リスト、タプル、または配列のようなオブジェクトをメソッドに渡すことができ、それが：array()
に変換されます
。ndarray
例
タプルを使用してNumPy配列を作成します。
import numpy as np
arr = np.array((1, 2, 3, 4, 5))
print(arr)
配列の次元
配列の次元は、配列の深さの1レベルです（ネストされた配列）。
ネストされた配列：要素として配列を持つ配列です。
0-D配列
0-D配列、またはスカラーは、配列内の要素です。配列の各値は0次元配列です。
例
値42の0次元配列を作成します
import numpy as np
arr = np.array(42)
print(arr)
1次元配列
要素として0-D配列を持つ配列は、1次元または1-D配列と呼ばれます。
これらは最も一般的で基本的なアレイです。
例
値1、2、3、4、5を含む1次元配列を作成します。
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
2次元配列
要素として1次元配列を持つ配列は、2次元配列と呼ばれます。
これらは、行列または2次テンソルを表すためによく使用されます。
NumPyには、行列演算専用のサブモジュール全体があります。
numpy.mat
例
値が1、2、3および4、5、6の2つの配列を含む2次元配列を作成します。
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)
3Dアレイ
要素として2次元配列（行列）を持つ配列は、3次元配列と呼ばれます。
これらは、3次テンソルを表すためによく使用されます。
例
値が1、2、3および4、5、6の2つの配列を含む2つの2次元配列を含む3次元配列を作成します。
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
print(arr)
寸法数を確認しますか？
NumPy配列は、ndim配列の次元数を示す整数を返す属性を提供します。
例
配列の次元数を確認してください。
import numpy as np
a = np.array(42)
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
print(a.ndim)
print(b.ndim)
print(c.ndim)
print(d.ndim)
高次元配列
配列は任意の数の次元を持つことができます。
ndmin配列が作成されると、引数を使用して次元数を定義できます。
例
5次元の配列を作成し、5次元であることを確認します。
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)
print(arr)
print('number of dimensions :', arr.ndim)
この配列では、最も内側の次元（5番目の次元）には4つの要素があり、4番目の次元にはベクトルである1つの要素があり、3番目の次元にはベクトルとの行列である1つの要素があり、2番目の次元には3D配列である1つの要素があります。 1番目のdimには、4D配列である1つの要素があります。