numpy.zeros：すべて0で初期化された配列を生成しよう！

numpy.zeros Python

データサイエンスや機械学習の世界では、効率的な数値計算が不可欠です。

そんな中、PythonのNumPyライブラリは、高速な数学演算とデータ操作のための強力なツールを提供しています。

「numpy.zeros」はその中でも基本的ながら非常に重要な関数の一つで、指定された形状とデータ型で、すべての要素が0の配列を生成します。

この記事では、numpy.zeros関数の使い方を初心者向けにわかりやすく解説し、例のコードを交えながらその応用方法を紹介します。

この関数をマスターすることで、データ処理の基礎を固め、NumPyをより深く理解することができるでしょう。

この記事でわかること

numpy.zeros関数とは何か、およびその基本的な概念。
numpy.zeros関数の基本的な使い方と引数の指定方法。
すべて0で初期化された配列を生成する際の具体的なコード例。
numpy.zeros関数の様々な応用例とその利点。

1 numpy.zerosとは
2 使い方
3 引数
4 応用例
5 まとめ
6 投稿者

numpy.zerosとは

numpy.zerosはNumPyライブラリに含まれる関数で、指定された形状の新しい配列を作成し、そのすべての要素を0に初期化します。この関数は、科学計算やデータ分析において、特定の大きさの配列を前もって準備する場面で非常に役立ちます。

例えば、numpy.zeros(5)は5つの要素を持ち、すべての要素が0の1次元配列を生成します。また、numpy.zeros((2,3))のようにタプルを使って2次元配列を作成することも可能です。この関数はデータの初期化に使用され、機械学習のモデル構築や数値シミュレーションの際に、配列をゼロで埋める必要がある場合に特に便利です。

使い方

zeros関数は、以下の形式で使用します。

Python
import numpy as np # 形状(3, 4)のすべて0で初期化された配列を生成 array = np.zeros((3, 4)) # 出力 # [[0. 0. 0. 0.] # [0. 0. 0. 0.] # [0. 0. 0. 0.]]

引数

zeros関数は、以下の引数を受け取ります。

shape: 生成する配列の形状をタプルで指定します。
dtype: 生成する配列のデータ型を指定します。省略すると、デフォルトのfloat64型になります。

例）

Python
# 形状(2, 3)で、データ型がint32のすべて0で初期化された配列を生成 array = np.zeros((2, 3), dtype=np.int32) # 出力 # [[0 0 0] # [0 0 0]]