NumPyの配列を作る

NumPy（Numerical Python）は、配列や数学演算を扱うためのライブラリです。通常、npという略称でインポートされます。

NumPyの配列オブジェクトはndarrayと呼ばれ、リストに比べて最大50倍高速で、多くのサポート関数を提供しています。

np.array()：
リストやタプルをndarrayに変換。

ndarrayの次元と形状の確認

次元とは、入れ子になった配列のレベルのことです。

array.ndim
arrayの次元を返す。
0次元配列：数字やスカラー
1次元配列：数字を含むリスト
2次元配列：リストを含むリスト、行列

array.shape
(2, 6) のようなタプルとしてarrayの形状を返します。

array.size
arrayの要素数を返します。

数値配列による配列の生成

rangeと同様に、NumPyにも簡単に数字の羅列を生成できる関数があります。

np.arange(num)：
0からnum-1までの整数を返します 。

np.arange(minnum, maxnum)：
minnumからmaxnum-1までの整数を返します。

np.full(shape, fill_value)：
与えられたshape（例えば(2,3)や2）にfill_valueを詰めた新しい配列を返します。

np.empty(shape)：
与えられたshapeに新しい・値が入っていない状態の配列を返します。

round(num)を使用すると、数値を小数第num位まで丸めることができます。

ランダムな配列の生成

NumPyには、乱数を扱うためのrandomモジュールが用意されています。

np.random.rand()：
0から1までのランダムな浮動小数点数を返します。

np.random.randint(num)：
0からnum-1までのランダムな整数を返します。

np.random.randint(minnum, maxnum)：
minnumからmaxnum-1までのランダムな整数を返します。

追加の引数size=shapeを加えると、与えられた形状のランダムな配列を返します。