#配列 list = np.array([1,2,3,4]) my_list1 = [1,2,3,4] my_array1 = np.array(my_list1) #始点、終点（含まない）、間隔 >>>np.arange(0,10,2) array([0, 2, 4, 6, 8]) ＃ 0~10の区間を15等分 >>> np.linspace(0,10,15) array([ 0. , 0.71428571, 1.42857143, 2.14285714, 2.85714286, 3.57142857, 4.28571429, 5. , 5.71428571, 6.42857143, 7.14285714, 7.85714286, 8.57142857, 9.28571429, 10. ]) # 配列のサイズを調べる my_array1.shape # 配列のデータ型を調べる my_array1.dtype #すべての要素が０ np.zeros(5) # arange関数 >>>np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.arange(1,10,2) array([1, 3, 5, 7, 9]) #平均10、標準偏差5の正規分布 >>> np.random.normal(10.0,5.0, 10) array([ 10.93299706, 14.88926584, 10.31387511, 9.31244588, 5.82275012, 7.61138349, 2.87642971, 18.23249893, 12.77071065, 3.04294258]) #一様分布に従う乱数が生成 下限-10、上限10、10個 >>> np.random.uniform(-10.0, 10.0, 10) array([ 7.63868191, -5.60987394, 8.72772981, -9.06028545, 8.22631925, -3.93651342, -7.83732211, -2.10760123, 2.39558808, 9.62909359]) #標準正規分布（ガウス分布）は、平均0, 標準偏差1の正規分布 >>> np.random.randn(4) array([ 0.85246024, 0.21607126, 3.11295252, 0.79788004])