【Python応用】NumPyにおける連番の作成方法

Python

ここでは、NumPyにおける連番の作成方法について解説しています。最後にNumPyで主に利用されるデータ型dtype一覧をまとめています。適宜、参照下さい。

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行ったこと

NumPyにおいて、0~9の10連番を作成しました。

プログラム

import numpy as np

#1---連番作成
np_ara = np.arange(10, dtype=np.uint64)
print(np_ara)

上記がプログラムになります。

それでは解説していきます。

#1---連番作成
np_ara = np.arange(10, dtype=np.uint64)

1の部分が連番作成をしているところになります。中を見ると「np.arange(10, dtype=np.uint64)」となっています。

これは10個の連番をuint64というデータ型で作成するという意味になります。

結果

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

0~9の10個の連番が作成できたことが確認できました。

例えば、データ型を「float16」とすると結果は以下になります。

[0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]

小数点が加わっていることが分かります。

実際の計算ではデータ型には注意が必要だということが分かると思います。

NumPyの主なデータ型dtype一覧

NumPyで使用される主なデータ型dtypeを一覧にしました。

項目内容
int8符号あり8ビット整数型
int16符号あり16ビット整数型
int32符号あり32ビット整数型
int64符号あり64ビット整数型
uint8符号なし8ビット整数型
uint16符号なし16ビット整数型
uint32符号なし32ビット整数型
uint64符号なし64ビット整数型
float16半精度浮動小数点型(符号部1ビット、指数部5ビット、仮数部10ビット)
float32単精度浮動小数点型(符号部1ビット、指数部8ビット、仮数部23ビット)
float64倍精度浮動小数点型(符号部1ビット、指数部11ビット、仮数部52ビット)
float128四倍精度浮動小数点型(符号部1ビット、指数部15ビット、仮数部112ビット)
complex64複素数(実部・虚部がそれぞれfloat32)
complex128複素数(実部・虚部がそれぞれfloat64)
complex256複素数(実部・虚部がそれぞれfloat64)
boolブール型
unicodeUnicode文字列

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