NumPyの復習

import numpy as np

# 配列の持つ属性
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a.dtype)
print(a.shape)
print(a.ndim)
print(a.size)
print(a.flat)
print(a.T)

"""
int64
(2, 3)
2
6
<numpy.flatiter object at 0x423b700>
[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]
"""

# 生成関数

print(np.arange(3))
print(np.arange(1,2,0.3))
print(np.linspace(1, 5, 3)) # 長さを (n-1)で割った増分。 
print(np.zeros(3))
print(np.zeros((2,3))) # zerosの引数はタプル
print(np.ones((2, 3))) # zeros と同じ
print(np.random.rand(2, 3))

# 練習
def arange_square_matrix(n):
  return np.array([np.arange(i, i + n) for i in range(n)])

# 配列操作
"""
ブロードキャストの時の考え方が、配列操作において大切。
また、線形打数演算にはモジュール numpy.linalg がある。
"""