関数の機能：要素のいずれかがTrueならばTrueを返却

例1 : 1次元の配列の場合

>>> a = np.array([False, False, False, False])
>>> a.any()
False
>>> a = np.array([False, False, True, False])
>>> a.any()
True

例2 : 2次元の配列の場合（軸の指定なし）

>>> a = np.array([[False, False],
	          [False, False]])
>>> a.any()
False
>>> a = np.array([[False, False],
	          [True, False]])
>>> a.any()
True

軸を指定しない場合は、全ての軸に対して処理が行われます。

例3 : 2次元の配列の場合（軸を指定）

>>> a = np.array([[False, False],
	          [True, False]])
>>> a.any(axis=0)
array([ True, False])
>>> a.any(axis=1)
array([False,  True])

例4:整数型や浮動小数点型の配列の場合

>>> a = np.array([0, 0, 0, 0])
>>> a.any()
False
>>> a = np.array([0, 0, 1, 0])
>>> a.any()
True
>>> a = np.array([0.0, 0.0, 0.0, 0.0])
>>> a.any()
False
>>> a = np.array([0.0, 0.0, 1.0, 0.0])
>>> a.any()
True

整数型や浮動小数点型の配列の場合には、0がFalse、0以外がTrueと見做してbool型配列の場合と同様の処理が行われます。

関連項目
関数ndarry.allの使い方の例

関数の機能：全ての要素がTrueならばTrueを返却

例1 : 1次元の配列の場合

>>> a = np.array([True, True, True, True])
>>> a.all()
True
>>> a = np.array([True, True, False, True])
>>> a.all()
False

例2 : 2次元の配列の場合（軸の指定なし）

>>> a = np.array([[True, True],
	          [True, True]])
>>> a.all()
True
>>> a = np.array([[True, True],
	          [False, True]])
>>> a.all()
False

軸を指定しない場合は、全ての軸に対して処理が行われます。

例3 : 2次元の配列の場合（軸を指定）

>>> a = np.array([[True, True],
	          [False, True]])
>>> a.all(axis=0)
array([False,  True])
>>> a.all(axis=1)
array([ True, False])

例4:整数型や浮動小数点型の配列の場合

>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> a.all()
True
>>> a = np.array([1, 2, 0, 4])
>>> a.all()
False
>>> a = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
>>> a.all()
True
>>> a = np.array([1.0, 2.0, 0.0, 4.0])
>>> a.all()
False

整数型や浮動小数点型の配列の場合には、0がFalse、0以外がTrueと見做してbool型配列の場合と同様の処理が行われます。

関連項目
関数ndarry.anyの使い方の例

関数の機能：等比数列の配列を作成
（初項と最終項を底とべき指数を指定）

例1 : 初項2¹, 最終項2⁴, 要素数4の等比数列

>>> np.logspace(1, 4, num=4, base=2)
array([ 2.,  4.,  8., 16.])

キーワード無しパラメータの意味は、前から順にstart,stopで、初項 = basestart、最終項 = basestopとなります。
start : 初項のべき指数
stop : 最終項のべき指数
num : 要素数
base : 底

関連項目
関数numpy.arangeの使い方の例
関数numpy.linspaceの使い方の例
関数numpy.geomspaceの使い方の例

関数の機能：要素数を指定して等差数列の配列を作成

例1 : 初項0, 最終項10, 要素数6の等差数列

>>> np.linspace(0, 10, num=6)
array([ 0.,  2.,  4.,  6.,  8., 10.])

キーワード無しパラメータの意味は、前から順にstart,stopです。
start : 初項の値
stop : 最終項の値
パラメータ num は要素数です。

関連項目
関数numpy.arangeの使い方の例
関数numpy.logspaceの使い方の例
関数numpy.geomspaceの使い方の例

関数の機能：等比数列の配列を作成（初項と最終項と要素数を指定）

例1 : 初項2, 最終項16, 要素数4の等比数列

>>> np.geomspace(2, 16, num=4)
array([ 2.,  4.,  8., 16.])

キーワード無しパラメータは、前から順にstart,stopです。
start : 初項
stop : 最終項
num : 要素数

関連項目
関数numpy.arangeの使い方の例
関数numpy.linspaceの使い方の例
関数numpy.logspaceの使い方の例

関数の機能：リストやタプルで値を指定して配列を作成

例1 : リストで値を指定して配列を作る

>>> np.array([3.4, 2.5, 4.3])
array([3.4, 2.5, 4.3])

例2 : タプルで値を指定して3×4要素の2次元配列を作る

>>> np.array(((0, 1, 2, 3),
	      (4, 5, 6, 7),
	      (8, 9, 10, 11)))
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

関連項目
関数numpy.zerosの使い方の例
関数numpy.onesの使い方の例
関数numpy.fullの使い方の例

関数の機能：全要素の値が1の配列を作成

例1 : 3要素の1次元配列を作る

>>> np.ones(3)
array([1., 1., 1.])

例2 : 3×4要素の2次元配列を作る

>>> np.ones((3, 4))
array([[1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.]])

例3 : 整数型の配列を作る

>>> np.ones(3, dtype=int)
array([1, 1, 1])

関連項目
関数numpy.zerosの使い方の例
関数numpy.fullの使い方の例
関数numpy.arrayの使い方の例

関数の機能：全要素が指定値の配列を作成

例1 : 要素の値が5.3の3要素の1次元配列を作る

>>> np.full(3, 5.3)
array([5.3, 5.3, 5.3])

例2 :要素の値が5.3の3×4要素の2次元配列を作る

>>> np.full((3, 4), 5.3)
array([[5.3, 5.3, 5.3, 5.3],
       [5.3, 5.3, 5.3, 5.3],
       [5.3, 5.3, 5.3, 5.3]])

関連項目
関数numpy.zerosの使い方の例
関数numpy.onesの使い方の例
関数numpy.arrayの使い方の例

関数の機能：公差を指定して等差数列の配列を作成

例1 : 初項4, 公差2で10未満の等差数列

>>> np.arange(4, 10, 2)
array([4, 6, 8])

パラメータの意味は、前から順にstart,stop,stepです。
start : 初項の値
stop : 最終項がこの値未満
step : 公差

例2 : 初項0, 公差1で5未満の等差数列

>>> np.arange(5)
array([0, 1, 2, 3, 4])

パラメータを１つだけ指定するとstopのみを指定したことになり、startとstepは下記のデフォルト値になります。
start = 0
step = 1

例3 : 初項2, 公差1で7未満の等差数列

>>> np.arange(2, 7)
array([2, 3, 4, 5, 6])

パラメータを2つだけ指定するとstartとstepを指定したことになり、stepは下記のデフォルト値になります。
step = 1

関連項目
関数numpy.linspaceの使い方の例
関数numpy.logspaceの使い方の例
関数numpy.geomspaceの使い方の例

関数の機能：全要素の値が0の配列を作成

例1 : 3要素の1次元配列を作る

>>> np.zeros(3)
array([0., 0., 0.])

例2 : 3×4要素の2次元配列を作る

>>> np.zeros((3, 4))
array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])

例3 : 整数型の配列を作る

>>> np.zeros(3, dtype=int)
array([0, 0, 0])

関連項目
関数numpy.onesの使い方の例
関数numpy.fullの使い方の例
関数numpy.arrayの使い方の例