PythonでNumPyのarange関数を利用する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

PythonでNumPyのarange関数を利用する方法について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

 

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まるでしょう。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。

 

 

NumPyとは

Numpyとは、Pythonで数値計算をスムーズに行うためのライブラリのことです。

機械学習などにおいては、よく使用されます。

Numpyは以下のようにインポートし、npという名前で扱うのが通例です。

import numpy as np

インポートした後は、np.関数名でNumpyの中にある関数を呼ぶことが可能です。

 

arange関数の使い方

ここでは、実際にNumpyの関数を使っていきます。

NumpyにはndarrayというNumpy特有のデータ型が存在します。

Numpyで配列を扱う際には、ndarrayというデータ型を使用することで、通常のリストよりも高度な配列操作が可能です。

 

例えば、Numpyの関数であるarange()を使用すると簡単に配列を作成することができるでしょう。

引数の与え方はrange()によく似ており、arange(初期値:終了値:ステップサイズ)で配列を作成できます。

 

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実際にarange関数を使用したコード書いてみよう

ここでは、実際にコードを書いてみましょう。

>>>import numpy as np
>>>np.arange(1:10:1)
[1,2,3,4,5,6,7,8,9]

このようにして、簡単に配列を作成することが可能です。

 

また、以下のように引数を省略することもできます。

>>>np.arange(10)
[1,2,3,4,5,6,7,8,9]

初期値0、ステップサイズ1といった情報を省略する書き方です。

range()と使用方法は同じであるため、難しくないでしょう。

 

今度は配列のデータ型を確認してみましょう。

組み込み関数のtype()を使えば簡単にデータ型を調べることができます。

>>>print(type(a))
class 'numpy.ndarray'

このコードの場合、通常のlistではなくndarrayであることが確認できました。

 

また、二次元のリストなどを作成したい場合、ndarrayにはこれまた便利なreshapeという関数が備わっているため、それを使用しましょう。

実際にコードを書いていきます。

>>>b = np.arange(10).reshape(5,2)
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]
 [6 7]
 [8 9]]

二次元配列の場合、第一引数が行数、第二引数が列数を表しています。

このようにして、Numpyを使うと二次元のリストも簡単に作成することが可能です。

三次元以上のリストについても同様の形で作成することができます。

 

最後に、reshapeの特性について見ていきます。

reshape()の引数に-1を与えると、要素数に応じて自動で数値を補完します。

例えば、先述した二次元配列の場合、以下のように書くことも可能です。

c = np.arange(10).reshape(5,-1)
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]
 [6 7]
 [8 9]]

上の例では、要素数が少ないのであまり便利さがわからないかもしれません。

しかし、この機能は要素数が煩雑になってきた場合には、重宝するでしょう。

 

まとめ

この記事ではPythonでNumPyのarange関数を利用する方法について解説しました。

配列を自由自在に使いこなせれば、機械学習などの分野の理解も進みやすくなるため、是非マスターしてみましょう。

 

執筆してくれたメンター

柴山真沙希（しばやままさき） 大手IT企業などでエンジニアとして2年ほど勤務した後、個人事業主としてプログラミングスクール「エンペサール」を経営。 子供から大人まで幅広い層を対象にプログラミングを教えている。 得意言語はPython, HTML, CSSで、機械学習やデータ分析、スクレイピングなどが得意。 サッカー観戦や読書が趣味である。

 

 

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