Summary  
Demonstrates how to generate arrays of a specified shape filled with zeros, ones, or any given value using general array creation functions.  

General domain of usage  
Linear algebra

**NumPy** には、指定した**形状**（次元数）の配列を自動的に作成する配列生成関数も用意されています。代表的なものは以下の通りです：
* `zeros()`；
* `ones()`；
* `full()`。

## zeros()

この関数名が示す通り、指定した形状のゼロ配列を作成します。配列の形状は `shape` パラメータで指定し、**整数**（1次元配列のサイズ）または高次元配列の場合は**整数のタプル**で指定します。

import numpy as np
# Сreating a 1D array of zeros with 5 elements
zeros_1d = np.zeros(5)
print(zeros_1d)
# Сreating a 1D array of zeros with specifying dtype
zeros_1d_int = np.zeros(5, dtype=np.int8)
print(zeros_1d_int)
# Сreating a 2D array of zeros of shape 5x3
zeros_2d = np.zeros((5, 3))
print(zeros_2d)

ご覧のとおり、他の種類の配列と同様に、`dtype` パラメータも指定できます。

## ones()

この関数は `zeros()` 関数と似ていますが、ゼロの配列ではなく、**1** の配列を作成します。


import numpy as np
# Сreating a 1D array of ones with 5 elements
ones_1d = np.ones(5)
print(ones_1d)
# Сreating a 1D array of ones with specifying dtype
ones_1d_int = np.ones(5, dtype=np.int8)
print(ones_1d_int)
# Сreating a 2D array of ones of shape 5x3
ones_2d = np.ones((5, 3))
print(ones_2d)

## full()

`numpy.full()` 関数は前述の関数と似ていますが、配列を埋める値を指定するための第2引数 `fill_value` があります。第1引数 `shape` には、**整数** または **整数のタプル** を指定できます。

import numpy as np
# Сreate an array of fours of size 5
array_fours_1d = np.full(5, 4)
# Сreate an array of fives of shape 4x2
array_fives_2d = np.full((4, 2), 5)
print(f'1D fours array: {array_fours_1d}')
print(f'2D fives array:\n{array_fives_2d}')

## その他の用途

これらの関数は単なるプレースホルダーとしてだけでなく、さらに多くの用途があります。**線形代数** における数学的演算で直接使用されることが多く、**画像処理** などの機械学習や深層学習のさまざまな分野でも利用されます。

import unittest
import importlib.util
import numpy as np
import io
from contextlib import redirect_stdout


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    """Helper for Codefinity-style result output."""
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


class TestUserCode(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # Імпортуємо код користувача
        spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_code", "user_code.py")
        cls.m = importlib.util.module_from_spec(spec)
        spec.loader.exec_module(cls.m)
        cls.module_path = spec.origin

    def test_zeros_array_1d(self):
        """1. zeros_array_1d — 1D масив з 5 нулів"""
        ok = hasattr(self.m, "zeros_array_1d")
        arr = getattr(self.m, "zeros_array_1d", None)
        type_ok = isinstance(arr, np.ndarray)
        shape_ok = type_ok and arr.shape == (5,)
        val_ok = type_ok and np.all(arr == 0)
        _dynamic_test(
            self,
            ok and type_ok and shape_ok and val_ok,
            "zeros_array_1d created correctly",
            "zeros_array_1d incorrect",
        )

    def test_zeros_array_2d(self):
        """2. zeros_array_2d — 2D масив 2x4 з нулів"""
        ok = hasattr(self.m, "zeros_array_2d")
        arr = getattr(self.m, "zeros_array_2d", None)
        type_ok = isinstance(arr, np.ndarray)
        shape_ok = type_ok and arr.shape == (2, 4)
        val_ok = type_ok and np.all(arr == 0)
        _dynamic_test(
            self,
            ok and type_ok and shape_ok and val_ok,
            "zeros_array_2d created correctly",
            "zeros_array_2d incorrect",
        )

    def test_ones_array_1d(self):
        """3. ones_array_1d — 1D масив з 3 одиниць"""
        ok = hasattr(self.m, "ones_array_1d")
        arr = getattr(self.m, "ones_array_1d", None)
        type_ok = isinstance(arr, np.ndarray)
        shape_ok = type_ok and arr.shape == (3,)
        val_ok = type_ok and np.all(arr == 1)
        _dynamic_test(
            self,
            ok and type_ok and shape_ok and val_ok,
            "ones_array_1d created correctly",
            "ones_array_1d incorrect",
        )

    def test_ones_array_2d(self):
        """4. ones_array_2d — 2D масив 2x3 з одиниць"""
        ok = hasattr(self.m, "ones_array_2d")
        arr = getattr(self.m, "ones_array_2d", None)
        type_ok = isinstance(arr, np.ndarray)
        shape_ok = type_ok and arr.shape == (2, 3)
        val_ok = type_ok and np.all(arr == 1)
        _dynamic_test(
            self,
            ok and type_ok and shape_ok and val_ok,
            "ones_array_2d created correctly",
            "ones_array_2d incorrect",
        )

    def test_sevens_array_2d(self):
        """5. sevens_array_2d — 2D масив 2x2 із сімок"""
        ok = hasattr(self.m, "sevens_array_2d")
        arr = getattr(self.m, "sevens_array_2d", None)
        type_ok = isinstance(arr, np.ndarray)
        shape_ok = type_ok and arr.shape == (2, 2)
        val_ok = type_ok and np.all(arr == 7)
        _dynamic_test(
            self,
            ok and type_ok and shape_ok and val_ok,
            "sevens_array_2d created correctly",
            "sevens_array_2d incorrect",
        )

    def test_print_output(self):
        """Перевіряє, що всі масиви виводяться"""
        f = io.StringIO()
        with open(self.module_path, "r", encoding="utf-8") as file:
            code = file.read()
        with redirect_stdout(f):
            exec(code, {})
        output = f.getvalue()

        printed_ok = all(
            kw in output
            for kw in [
                "1D zeros array",
                "1D ones array",
                "2D zeros array",
                "2D ones array",
                "2D sevens array",
            ]
        )
        _dynamic_test(
            self,
            printed_ok,
            "All arrays printed correctly",
            "Print statements missing or incorrect",
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Pythonの数値計算における最も重要なライブラリであるNumPyの可能性を最大限に引き出します。本コースは、NumPyの初心者レベルから上級レベルまでの習得を目指して設計されています。データサイエンティスト、エンジニア、研究者、開発者のいずれであっても、NumPyの習得は効率的なデータ操作、科学計算、機械学習に不可欠です。

NumPyの応用例を探求し、数値計算において最も人気のあるライブラリの一つである理由を理解します。さまざまなデータニーズに効率的に対応するための配列の作成および初期化方法について学びます。

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NumPy配列上で効率的に数学的演算を行う方法を学びます。これらの演算を実際の問題解決に応用し、ベクトル化計算が数値解析を高速化する仕組みをより深く理解します。

一般的な配列作成関数

zeros()

ones()

full()

その他の用途

解答