多次元配列したい（np.arange）

 1# np.arange(start, stop, step)
 2np.arange(5)
 3# ==> array([0, 1, 2, 3, 4])
 4
 5np.arange(1, 5)
 6# ==> array([1, 2, 3, 4])
 7
 8np.arange(1, 10, 2)
 9# ==> array([1, 3, 5, 7, 9])
10
11np.arange(0, 1, 0.1)
12# ==> array([0., 0.1, 0.2, ..., 0.9])

np.arangeで ステップ間隔 を指定して 等間隔のNumPy配列を生成できます。 startオプションで開始値を変更できます。 stepオプションでステップ間隔を変更できます。

対数スケールで分割したい

1np.logspace(start, stop, num)

初期化したい

 1# すべて 0 で初期化
 2# np.zeros(shape)
 3np.zeros(100)
 4np.zeros((3, 5))  # 3x5行列
 5
 6# すべて 1 で初期化
 7# np.ones(shape)
 8np.ones(100)
 9np.ones((3, 5))  # 3x5行列
10
11# 任意の値（fill_value）で初期化
12# np.full(shape, fill_value)
13np.full(100, 3.14)
14np.full((3, 5), 3.14)  # 3x5行列

np.zerosはすべて0、 np.onesはすべて1、 np.fullはすべて任意の値で初期化した 任意のサイズのNumPy配列を生成できます。

1np.empty(shape)    # 初期化してない配列

np.emptyで任意のサイズの配列を生成できます。

単位行列したい（np.identity）

1# NxNの単位行列
2# np.identity(N)
3np.identity(3)

np.identityで任意のサイズの単位行列を生成できます。

1# 対角成分が [v1, v2, v3] の対角行列
2# np.diag([v1, v2, v3])
3np.diag([1., 1., 1.])

np.diagで、任意の対角成分を持つ対角行列を生成できます。