今回は、要素が1の配列を生成する関数である、np.onesについて解説します。同様の生成系の関数として、np.emptyやnp.zeros関数がありますが、それらについては別途以下の記事で解説していますので、参考にしてみてください。/features/numpy-zeros.html本記事では、np.onesの使い方np.ones_likeとの違いについて紹介します。np.ones特別な機能などは特にない、シンプルな関数なので、簡単に使えるようになると思います。APIドキュメントから見ていきましょう。生成する配列の形状shapeを指定します。(省略可能)初期値”float64”要素のデータ型を指定します。(省略可能)初期値’C’配列のデータの保存の仕方を指定します。returns:指定されたshapeを持つ、要素が1の配列(ndarray)が返されます。np.onesの引数は3つあり、必須の引数は、第一引数の配列の形状(shape)を指定するshapeだけです。他の2つの引数については、dtypeは要素のデータ型を、orderはデータの保存の仕方を指定します。orderについてはFortranのような順序を指定する場合に使われるものですが、あまり使用されることはありません。実際のコードで使い方を見ていきましょう。要素が3つの1次元配列。次に、データ型を指定してみます。データ型を"float32"にする。データ型を"int8"にする。複素数の形にすることもできる。1.+0.j]])np.ones_likeまた、似たような関数として、np.ones_likeという関数も存在します。以下のようなAPIドキュメントになっています。生成する配列の形状shape、dtypeを持つndarrayを指定します。(省略可能)初期値None生成する配列の要素のデータ型を指定します。デフォルトはaのデータ型を継承します。(省略可能)初期値’K’配列のデータの保存の仕方を指定します。’K’であれば、できる限り元の配列のものを継承します。(省略可能)初期値Trueaのサブクラスのデータ型でndarrayを生成するかどうかを指定します。np.ones(a.shape)となります。np.ones_like(a)上記のようにコードが簡潔になり、意味もわかりやすくなります。ndarrayの実例は次のとおりです。連番や等差数列を生成するnumpy.arange関数の使い方DeepAgeではAIに関する厳選した内容を記事にしてお届けします。