[Python] NumPy – 全要素が1のn次元配列を作成する方法

NumPyでは、全要素が1のn次元配列を作成するためにnumpy.ones()関数を使用します。

この関数は、指定した形状の配列を作成し、すべての要素を1で初期化します。

例えば、2×3の2次元配列を作成する場合はnumpy.ones((2, 3))とします。

引数にはタプルで配列の形状を指定し、オプションでdtypeを指定することで、要素のデータ型を変更することも可能です。

NumPyの基本とones()関数の概要

NumPyとは

NumPyは、Pythonで数値計算を行うためのライブラリで、高性能な多次元配列オブジェクトを提供します。

科学技術計算やデータ分析において、効率的なデータ処理を可能にするための機能が豊富に揃っています。

NumPyを使用することで、行列演算や統計計算、FFT(高速フーリエ変換)などが簡単に行えます。

numpy.ones()関数の基本的な使い方

numpy.ones()関数は、指定した形状の配列を作成し、その全ての要素を1で初期化します。

基本的な使い方は以下の通りです。

import numpy as np
# 2次元の配列を作成
array_2d = np.ones((3, 4))  # 3行4列の配列
print(array_2d)

[[1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]]

このコードでは、3行4列の全ての要素が1の配列を作成しています。

numpy.ones()関数の引数

numpy.ones()関数には、いくつかの引数があります。

これらの引数を使うことで、配列の形状やデータ型を指定することができます。

shape(配列の形状)

shape引数は、作成する配列の形状を指定します。

例えば、(2, 3)と指定すると、2行3列の配列が作成されます。

dtype(データ型)

dtype引数は、配列のデータ型を指定します。

例えば、dtype=intと指定すると、整数型の配列が作成されます。

デフォルトは浮動小数点数型です。

order(メモリレイアウト)

order引数は、配列のメモリレイアウトを指定します。

Cを指定すると行優先、Fを指定すると列優先の配列が作成されます。

これにより、配列のメモリ使用効率を最適化できます。

numpy.ones()を使った具体例

1次元配列を作成する

1次元配列を作成するには、numpy.ones()関数に配列の形状をタプルで指定します。

以下の例では、5つの要素を持つ1次元配列を作成しています。

import numpy as np
# 1次元の配列を作成
array_1d = np.ones(5)  # 要素数5の配列
print(array_1d)

[1. 1. 1. 1. 1.]

2次元配列を作成する

2次元配列を作成する場合、形状をタプルで指定します。

以下の例では、3行2列の配列を作成しています。

import numpy as np
# 2次元の配列を作成
array_2d = np.ones((3, 2))  # 3行2列の配列
print(array_2d)

[[1. 1.]
 [1. 1.]
 [1. 1.]]

3次元以上の配列を作成する

3次元以上の配列も同様に、形状をタプルで指定することで作成できます。

以下の例では、2×3×4の3次元配列を作成しています。

import numpy as np
# 3次元の配列を作成
array_3d = np.ones((2, 3, 4))  # 2&times3&times4の配列
print(array_3d)

[[[1. 1. 1. 1.]
  [1. 1. 1. 1.]
  [1. 1. 1. 1.]]
 [[1. 1. 1. 1.]
  [1. 1. 1. 1.]
  [1. 1. 1. 1.]]]

データ型を指定して配列を作成する

dtype引数を使用することで、配列のデータ型を指定できます。

以下の例では、整数型の配列を作成しています。

import numpy as np
# 整数型の2次元配列を作成
array_int = np.ones((2, 3), dtype=int)  # 2行3列の整数型配列
print(array_int)

[[1 1 1]
 [1 1 1]]

メモリレイアウトを指定して配列を作成する

order引数を使用することで、配列のメモリレイアウトを指定できます。

以下の例では、列優先の配列を作成しています。

import numpy as np
# 列優先の2次元配列を作成
array_col = np.ones((2, 3), order='F')  # 2行3列の列優先配列
print(array_col)

[[1. 1.]
 [1. 1.]
 [1. 1.]]

このように、numpy.ones()関数を使うことで、さまざまな形状やデータ型の配列を簡単に作成することができます。

numpy.ones()の応用例

配列の演算におけるones()の活用

numpy.ones()で作成した配列は、他の配列との演算において非常に便利です。

例えば、全ての要素が1の配列を使って、他の配列の要素を加算することができます。

以下の例では、2次元配列に1の配列を加算しています。

import numpy as np
# 2次元配列を作成
array_a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array_ones = np.ones((2, 2))  # 2行2列の1の配列
# 配列の演算
result = array_a + array_ones
print(result)

[[2. 3.]
 [4. 5.]]

初期化用配列としてのones()の利用

numpy.ones()は、特に機械学習や数値計算において、初期化用の配列としてよく使用されます。

例えば、重みやバイアスの初期値を1で設定する場合に便利です。

以下の例では、重みの初期化に使用しています。

import numpy as np
# 重みの初期化
weights = np.ones((3, 4))  # 3&times4の重み行列
print(weights)

[[1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]]

ブロードキャストとones()の組み合わせ

NumPyのブロードキャスト機能を利用することで、ones()で作成した配列を他の配列と組み合わせて演算することができます。

以下の例では、1の配列を使って、異なる形状の配列に加算しています。

import numpy as np
# 2次元配列を作成
array_a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array_ones = np.ones((2, 1))  # 2行1列の1の配列
# ブロードキャストを利用した演算
result = array_a + array_ones
print(result)

[[2. 3.]
 [4. 5.]]

他の関数との組み合わせ(zeros()やfull()との比較)

numpy.ones()は、他の配列初期化関数と組み合わせて使用することができます。

例えば、numpy.zeros()やnumpy.full()と組み合わせることで、特定の条件に基づいた配列を作成できます。

以下の例では、zeros()とones()を使って、特定の条件に基づく配列を作成しています。

import numpy as np
# 2次元配列を作成
array_zeros = np.zeros((2, 2))  # 2行2列の0の配列
array_ones = np.ones((2, 2))     # 2行2列の1の配列
# 条件に基づく配列の作成
combined_array = array_zeros + array_ones
print(combined_array)

[[1. 1.]
 [1. 1.]]

このように、numpy.ones()は他の関数と組み合わせることで、さまざまな用途に応じた配列を簡単に作成することができます。

numpy.ones()と他の初期化関数の比較

numpy.zeros()との違い

numpy.zeros()関数は、指定した形状の配列を作成し、その全ての要素を0で初期化します。

numpy.ones()が全ての要素を1で初期化するのに対し、numpy.zeros()は全ての要素を0に設定します。

以下の例で比較してみましょう。

import numpy as np
# 1の配列を作成
array_ones = np.ones((2, 2))
print("numpy.ones():")
print(array_ones)
# 0の配列を作成
array_zeros = np.zeros((2, 2))
print("numpy.zeros():")
print(array_zeros)

numpy.ones():
[[1. 1.]
 [1. 1.]]
numpy.zeros():
[[0. 0.]
 [0. 0.]]

このように、numpy.ones()は1の配列を、numpy.zeros()は0の配列を作成します。

用途に応じて使い分けることが重要です。

numpy.full()との違い

numpy.full()関数は、指定した形状の配列を作成し、全ての要素を指定した値で初期化します。

numpy.ones()が全ての要素を1で初期化するのに対し、numpy.full()は任意の値を指定できます。

以下の例で比較してみましょう。

import numpy as np
# 1の配列を作成
array_ones = np.ones((2, 2))
print("numpy.ones():")
print(array_ones)
# 5の配列を作成
array_full = np.full((2, 2), 5)
print("numpy.full():")
print(array_full)

numpy.ones():
[[1. 1.]
 [1. 1.]]
numpy.full():
[[5 5]
 [5 5]]

このように、numpy.ones()は1の配列を作成するのに対し、numpy.full()は任意の値(この例では5)の配列を作成します。

特定の値で初期化したい場合はnumpy.full()を使用します。

numpy.empty()との違い

numpy.empty()関数は、指定した形状の配列を作成しますが、初期化は行いません。

つまり、配列の要素は不定の値(メモリ上の残留データ)になります。

numpy.ones()やnumpy.zeros()が全ての要素を特定の値で初期化するのに対し、numpy.empty()は初期化を行わないため、パフォーマンスが向上します。

以下の例で比較してみましょう。

import numpy as np
# 1の配列を作成
array_ones = np.ones((2, 2))
print("numpy.ones():")
print(array_ones)
# 空の配列を作成
array_empty = np.empty((2, 2))
print("numpy.empty():")
print(array_empty)

numpy.ones():
[[1. 1.]
 [1. 1.]]
numpy.empty():
[[0. 0.]
 [0. 0.]]

注意: numpy.empty()の出力は不定の値になることが多いですが、上記の例では0が表示されています。

これはメモリの状態によるもので、実際にはランダムな値が含まれることがあります。

このように、numpy.ones()は全ての要素を1で初期化するのに対し、numpy.empty()は初期化を行わないため、必要に応じて使い分けることが重要です。

まとめ

この記事では、NumPyのnumpy.ones()関数を中心に、全要素が1の配列を作成する方法やその応用例について詳しく解説しました。

特に、他の初期化関数との違いや、配列の演算、ブロードキャストとの組み合わせなど、実際の使用シーンに役立つ情報を提供しました。

NumPyを活用して、効率的なデータ処理や数値計算を行うために、ぜひ実際にコードを試してみてください。