NumPyのarange, linspaceの使い方（連番や等差数列を生成）
NumPyで連番や等差数列など等間隔の配列ndarrayを生成するには、numpy.arange()かnumpy.linspace()を使う。arange()は間隔（公差）を指定、linspace()は要素数を指定するという違いがある。
本記事のサンプルコードのNumPyのバージョンは以下の通り。バージョンによって仕様が異なる可能性があるので注意。
import numpy as np
print(np.__version__)
# 1.26.1
numpy.arange()の使い方（間隔を指定）
numpy.arange()はPythonの組み込み関数range()のndarray版。range()については以下の記事を参照。
- 関連記事: Pythonのrange関数の使い方
引数の考え方はrange()と同様。引数の個数によって以下のように等差数列を配列ndarrayとして生成する。
numpy.arange(stop)0 ≦ n < stopで間隔は1
numpy.arange(start, stop)start ≦ n < stopで間隔は1
numpy.arange(start, stop, step)start ≦ n < stopで間隔はstep
print(np.arange(3))
# [0 1 2]
print(np.arange(3, 10))
# [3 4 5 6 7 8 9]
print(np.arange(3, 10, 2))
# [3 5 7 9]
range()と異なり、浮動小数点数floatを引数に指定できる。
print(np.arange(0.3, 1.0, 0.2))
# [0.3 0.5 0.7 0.9]
負の値を指定したときの振る舞いなどもrange()と同じ。該当する値がないときは空のndarrayとなるのも同様。
print(np.arange(-3, 3))
# [-3 -2 -1 0 1 2]
print(np.arange(10, 3))
# []
print(np.arange(10, 3, -2))
# [10 8 6 4]
データ型dtypeは自動的に選択されるが、引数dtypeで指定することもできる。
a = np.arange(3, 10)
print(a)
# [3 4 5 6 7 8 9]
print(a.dtype)
# int64
a_float = np.arange(3, 10, dtype=float)
print(a_float)
# [3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]
print(a_float.dtype)
# float64
NumPyのデータ型dtypeについての詳細は以下の記事を参照。
numpy.linspace()の使い方（要素数を指定）
基本的な使い方
numpy.linspace()も等差数列を生成するが、間隔（公差）ではなく要素数を指定する。
第一引数startに最初の値、第二引数stopに最後の値、第三引数numに要素数を指定する。それらに応じた間隔が自動的に算出される。
print(np.linspace(0, 10, 3))
# [ 0. 5. 10.]
print(np.linspace(0, 10, 4))
# [ 0. 3.33333333 6.66666667 10. ]
print(np.linspace(0, 10, 5))
# [ 0. 2.5 5. 7.5 10. ]
start > stopの場合も適切に処理してくれる。
print(np.linspace(10, 0, 5))
# [10. 7.5 5. 2.5 0. ]
生成される配列のデータ型dtypeは引数dtypeで指定できる。デフォルトでは、整数の配列が生成される場合も浮動小数点数floatになるので注意。
a = np.linspace(0, 10, 3)
print(a)
# [ 0. 5. 10.]
print(a.dtype)
# float64
a_int = np.linspace(0, 10, 3, dtype=int)
print(a_int)
# [ 0 5 10]
print(a_int.dtype)
# int64
stopを含むか指定: 引数endpoint
これまでの例のように、デフォルトでは第二引数stopの値も結果に含まれる。
引数endpointをFalseとすると、結果にstopが含まれない。
print(np.linspace(0, 10, 5))
# [ 0. 2.5 5. 7.5 10. ]
print(np.linspace(0, 10, 5, endpoint=False))
# [0. 2. 4. 6. 8.]
引数endpointと間隔stepの関係は以下のようになる。
endpoint=True（デフォルト）step = (stop - start) / (num - 1)
endpoint=Falsestep = (stop - start) / num
間隔を取得: 引数retstep
間隔stepの値を取得したい場合は引数retstepをTrueとする。
(結果のndarray, step)という要素数2のタプルが返される。
result = np.linspace(0, 10, 5, retstep=True)
print(result)
# (array([ 0. , 2.5, 5. , 7.5, 10. ]), 2.5)
print(type(result))
# <class 'tuple'>
print(result[0])
# [ 0. 2.5 5. 7.5 10. ]
print(result[1])
# 2.5
stepだけ確認したい場合はインデックスで2つ目の要素を指定すればよい。
print(np.linspace(0, 10, 5, retstep=True)[1])
# 2.5
print(np.linspace(0, 10, 5, retstep=True, endpoint=False)[1])
# 2.0
逆順に変換
numpy.arange()では引数を適切に指定すれば逆順の配列を取得できるが面倒。
print(np.arange(3, 10, 2))
# [3 5 7 9]
print(np.arange(9, 2, -2))
# [9 7 5 3]
スライス[::-1]またはnumpy.flip()を使うと、結果をそのまま逆順にできる。
print(np.arange(3, 10, 2)[::-1])
# [9 7 5 3]
print(np.flip(np.arange(3, 10, 2)))
# [9 7 5 3]
numpy.linspace()の場合は、デフォルト（endpoint=True）では第一引数startと第二引数stopの値を入れ替えれば簡単に逆順にできる。スライス[::-1]やnumpy.flip()を使っても結果は同じ。
print(np.linspace(0, 10, 5))
# [ 0. 2.5 5. 7.5 10. ]
print(np.linspace(10, 0, 5))
# [10. 7.5 5. 2.5 0. ]
print(np.linspace(0, 10, 5)[::-1])
# [10. 7.5 5. 2.5 0. ]
print(np.flip(np.linspace(0, 10, 5)))
# [10. 7.5 5. 2.5 0. ]
endpoint=Falseだと第一引数startと第二引数stopを入れ替えても逆順にならない。スライス[::-1]やnumpy.flip()を使うと簡単。
print(np.linspace(0, 10, 5, endpoint=False))
# [0. 2. 4. 6. 8.]
print(np.linspace(10, 0, 5, endpoint=False))
# [10. 8. 6. 4. 2.]
print(np.linspace(0, 10, 5, endpoint=False)[::-1])
# [8. 6. 4. 2. 0.]
print(np.flip(np.linspace(0, 10, 5, endpoint=False)))
# [8. 6. 4. 2. 0.]
多次元配列に変換
numpy.arange()にもnumpy.linspace()にも形状shapeを指定する引数はない。2Dや3Dなど多次元配列の連番や等差数列を生成したい場合はreshape()メソッドで変換する。
print(np.arange(12).reshape(3, 4))
# [[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]]
print(np.arange(24).reshape(2, 3, 4))
# [[[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]]
#
# [[12 13 14 15]
# [16 17 18 19]
# [20 21 22 23]]]
print(np.linspace(0, 10, 12).reshape(3, 4))
# [[ 0. 0.90909091 1.81818182 2.72727273]
# [ 3.63636364 4.54545455 5.45454545 6.36363636]
# [ 7.27272727 8.18181818 9.09090909 10. ]]
print(np.linspace(0, 10, 24).reshape(2, 3, 4))
# [[[ 0. 0.43478261 0.86956522 1.30434783]
# [ 1.73913043 2.17391304 2.60869565 3.04347826]
# [ 3.47826087 3.91304348 4.34782609 4.7826087 ]]
#
# [[ 5.2173913 5.65217391 6.08695652 6.52173913]
# [ 6.95652174 7.39130435 7.82608696 8.26086957]
# [ 8.69565217 9.13043478 9.56521739 10. ]]]