numpy.zerosで全要素1の配列を生成する(zeros_like)

numpy.zerosで全ての要素が0の配列を生成する(zeros_like)

全ての要素が0埋めされた状態で配列を生成するには、numpy.zeros を使います。配列のshape(形状)を指定するだけで、いわゆるゼロ行列を生成します。

似たような関数に numpy.zeros_like がありますので、こちらとの違い、使い分けを合わせて紹介します。

numpy.zeros関数の使い方

引数でshape(形状)を指定するだけです。多次元配列を生成する場合、シーケンス(リストやタプル)で指定する点に注意しましょう。

以下の例では、"要素数5の配列" と "2×3の2次元配列" を生成しています。各要素の値が0になっていることを確認できます。

import numpy as np

a = np.zeros(5) # 要素数5の配列
print(a)
# [ 0. 0. 0. 0. 0.]

b = np.zeros((2, 3)) # 2×3の2次元配列をシーケンス(リストやタプル)で指定
print(b)
# [[ 0. 0. 0.]
# [ 0. 0. 0.]]

基本的な使い方は上記のとおりですが、ほかにもパラメータを指定できます。

numpy.zeros関数のパラメータ

numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')

パラメータ 説明
shape int, intのシーケンス 生成される配列の形状を指定します。多次元配列の場合はシーケンスで指定します。例: 2×3の配列なら [2, 3] もしくは (2, 3)
dtype dtype 省略可能。出力配列の型を指定します。※省略した場合は float64 になるみたいです。
order string 省略可能。データをメモリ上にどのような順序で保持するかを、'C' もしくは 'F' で指定します。C言語とFortanのいずれかです。

return値として、指定した shape, dtype の ndarray(全要素0) を返します。

パラメータの指定で注意すべきは、shapeの指定をシーケンスで行うという点です。以下にいくつかのゼロ行列を作ってみます。

import numpy as np

# 10×10、int64、Fortan
a = np.zeros((10, 10), dtype="int64", order='F')

# 3×4×5の3次元配列(shapeはリストやタプルで指定する)
b = np.zeros((3, 4, 5), dtype="float")
c = np.zeros([3, 4, 5], dtype="float")

出力結果はすべてゼロなので割愛します。

numpy.zeros_like関数の使い方

ある配列とまったく同様の性質(shape, dtype等)をもった配列を新しく生成し、要素をゼロで初期化するには、numpy.zeros_like を使います。numpy.zeros で同じことを実現するよりもすっきり記述できます。

以下に例を示します。

import numpy as np

# 配列aがある
a = np.arange(1, 10, dtype="float")

# 配列aと同じ形状や型の配列をゼロで初期化したものを生成したい
# b = np.zeros(a.shape, dtype=a.dtype)
# ↑ のように書くよりもわかりやすい
b = np.zeros_like(a)

print(a) # [ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]
print(b) # [ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]

numpy.zeros_like関数のパラメータ

numpy.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True)

パラメータ 説明
a array_like 生成する配列と同じ形状や型を持つ配列を指定します。Pythonのシーケンスでも指定可能です。
dtype dtype 省略可能。出力配列の型を指定します。※省略した場合は aの型を継承します。
order string 省略可能。データをメモリ上にどのような順序で保持するかを、'C','F','A','K' でから指定します。デフォルトは 'K' で元の配列の順序を継承します。
subok bool 省略可能。新しく作成された配列は 'a'のサブクラス型を使用します。デフォルトはTrue。

return値として、与えられた配列と同じ形と型持つ全要素0の配列(ndarray)を返します。

numpy.empty(numpy.empty_like)

numpy.zeros は値をゼロで初期化しますが、各要素の値を明示的に初期化しなくてもよい場合、numpy.empty もしくは numpy.empty_like が使えます。

numpy.empty は配列(ndarray)の領域をメモリ上に確保しますが、値の初期化は行いません。したがって生成された配列(ndarray)の各要素の値は何が入っているか不明です。

numpy.empty は値の初期化を行わないため、numpy.zeros より高速に動作します。しかし、値の設定は別途手動で行う必要がありますので、注意が必要です。

まとめ

  1. numpy.zeros は指定した形状の配列をゼロで初期化したものを生成する。
  2. numpy.zeros_like は継承元となる配列を指定し、同じ形状や型を持った配列をゼロで初期化したものを生成する。
  3. ゼロではなく"1"で初期化する numpy.onesnumpy.ones_likeが存在する。
  4. 値を未初期化の状態で配列を生成する numpy.emptynumpy.empty_likeが存在する。高速だが注意が必要。

以上。

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