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np.onesはPythonのNumPyライブラリに含まれる関数で、指定した形状と型の新しい配列を生成し、そのすべての要素を1で埋めます。

np.onesの基本的な使い方

np.ones関数の基本的な使い方は非常にシンプルです。以下に例を示します。

import numpy as np

# 要素が3つの1次元配列
print(np.ones(3))
# 出力: array([1., 1., 1.])

# 2x3の2次元配列
print(np.ones((2,3)))
# 出力: array([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]])

データ型の指定

np.ones関数では、生成する配列の要素のデータ型を指定することも可能です。

# データ型を"float32"に指定
print(np.ones(4, dtype="float32"))
# 出力: array([1., 1., 1., 1.], dtype=float32)

# データ型を"int8"に指定
print(np.ones(4, dtype="int8"))
# 出力: array([1, 1, 1, 1], dtype=int8)

np.ones_like関数

np.onesと似た関数として、np.ones_likeという関数も存在します。この関数は、指定した配列と同じ形状とデータ型の配列を生成し、すべての要素を1で埋めます。

a = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
print(np.ones_like(a))
# 出力: array([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])

以上がnp.ones関数の基本的な使い方となります。この関数を使うことで、PythonとNumPyを用いたデータ分析や機械学習の作業がより効率的になります。.

投稿者 admin

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