numpyメモ

#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])