こんにちは、データサイエンティストのたぬ(@tanuhack)です! Pythonで数値計算(主にN次元配列の計算)を行うための標準的なモジュールである『NumPy』を使っている人は、多いのではないでしょうか。 というか、処理スピードのことを考えると使わざるをえませんよね。 ニューラルネットワークの実装でも非常によく使われている内積計算は、NumPyではnp.dot関数で実装されています。 この記事では、np.dotを使った内積計算の方法の中でも、以下のよく使われるであろうシーンを解説します。 一次元配列(ベクトル)の内積 二次元配列(行列)の内積 numpy.fullで全ての要素が指定値の配列を生成する(full_like) NumPyで、全ての要素が0埋めされた状態で配列を生成するには、numpy.zeros を使います。 1で埋めたい場合は、numpy.ones を使います。 0でも1でもなく、任意の値ですべての要素を初期化したい場合には、numpy.full を使います。 An ndarray is a (usually fixed-size) multidimensional container of items of the same type and size. import numpy as np arr = np.arange(6) arr = np.reshape(arr, (2,3),order='F') print(arr) #結果 [[0 2 4] [1 3 5]] メソッドのreshape NumPyの配列であるndarrayのメソッドとしてreshapeを使う場合、1つ目の引数に変更する配列を指定する必要はない。

# 必要なライブラリをインポートする import numpy as np # rangeメソッドを用いて1次元の配列を作成する a = np.array(range(0,6)) # 1次元の配列を2次元に変換する a = a.reshape(3,-1) # 配列の内容を表示する print(a) 実行結果は以下のようになります。 numpy.ndarray は多次元配列を扱うクラスです。基本的に以下の制限があり … Pythonの行列計算ライブラリNumPyでは配列を初期化する関数がたくさんあります。 その中から、この記事では配列の全要素を0で初期化するnp.zeros関数について紹介します。 また、配列を0で初期化するnp.zeros関数については、以下の記事で解説しています。 np.zerosの引数と返り値 numpy 2次元メッシュなので凸凹があったほうが見栄えもいいので、今回はnumpyを利用して関数を作成しました。-5~5までの範囲の総組合せの配列を作成してそれぞれの時の関数の結果をZに入れています。 NumPy配列(numpy.ndarray)とは.

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