Array[f,n]
f[i]を要素とする長さ n のリストを作成する.
Array[f,n,r]
指標原点 r を使ってリストを生成する.
Array[f,n,{a,b}]
a から b までの n 個の値を使ってリストを生成する.
Array[f,{n1,n2,…}]
f[i1,i2,…]を要素とする長さ n1×n2×…にネストしたリストの配列を作成する.
Array[f,{n1,n2,…},{r1,r2,…}]
指定された指標原点 ri(デフォルト値は1)を使ってリストを作成する.
Array[f,{n1,n2,…},{{a1,b1},{a2,b2},…}]
aiから biまでの ni個の値を使ってリストを生成する.
Array
Array[f,n]
f[i]を要素とする長さ n のリストを作成する.
Array[f,n,r]
指標原点 r を使ってリストを生成する.
Array[f,n,{a,b}]
a から b までの n 個の値を使ってリストを生成する.
Array[f,{n1,n2,…}]
f[i1,i2,…]を要素とする長さ n1×n2×…にネストしたリストの配列を作成する.
Array[f,{n1,n2,…},{r1,r2,…}]
指定された指標原点 ri(デフォルト値は1)を使ってリストを作成する.
Array[f,{n1,n2,…},{{a1,b1},{a2,b2},…}]
aiから biまでの ni個の値を使ってリストを生成する.
詳細
- Parallelize[Array[f,n]]はArray[f,n]をサブカーネルで並列に計算する. »
例題
すべて開く すべて閉じる例 (5)
Array[f, 10]Array[1 + # ^ 2&, 10]Array[f, {3, 2}]Array[10#1 + #2&, {3, 4}]Array[f, 10, 0]Array[f, {2, 3}, {0, 4}]Array[f, 10, {0, 1}]Array[f, {2, 3}, {{-1 / 2, 1 / 2}, {0, 1}}]スコープ (11)
配列要素の指定 (5)
Array[a, {3, 2}]Array[Subscript[a, ##]&, {4, 4}]Array[(1/# + #2 - 1)&, {3, 3}]Array[Function[{i, j}, (1/i + j - 1)], {3, 3}]% == %% == HilbertMatrix[3]Array[x&, {5, 5}]Array[FromDigits[{##}]&, {2, 3, 4}]指標指定 (4)
アプリケーション (4)
Array[Signature[{##}]&, {3, 3, 3}]組込みのLeviCivitaTensorと比較する:
% == LeviCivitaTensor[3]Boole[Array[Greater, {5, 5}]]//MatrixFormm = Array[Subscript[a, ##]&, {3, 4}]MatrixForm[m]RowReduce[m]//MatrixFormDet[Take[m, All, 3]]ListPlot[Array[Sin[2 #] - Cos[3 #]&, 50, {0, 2π}], Filling -> Axis, DataRange -> {0, 2π}]特性と関係 (4)
ConstantArray[c,dims]とArray[c&,dims]は等しい:
dims = RandomInteger[{1, 4}, {5}];ConstantArray[c, dims] === Array[c&, dims]c が機械数のとき,ConstantArrayの方が大規模配列に対しては,はるかに速い:
{First[Timing[ca = ConstantArray[0., {2000, 2000}]]],
First[Timing[a = Array[0.&, {2000, 2000}]]],
ca === a}dims = RandomInteger[{1, 5}, {RandomInteger[{2, 5}]}];
f[args___] := Total[{args}]a = Array[f, dims];Tableの限界指定をする:
v = Array[x, Length[dims]];
tl = Transpose[{v, dims}]t = Table[f@@v, ##]&@@ tl;結果はArrayを使って生成された配列と同一である:
a === tSparseArray[{i_,j_}->f[i,j],dims]はArray[f,dims]の疎な表現を与える:
dims = RandomInteger[{1, 10}, {2}];
f[i_, j_] := i - 2 js = SparseArray[{i_, j_} -> f[i, j], dims]a = Array[f, dims]結果は等しい(Equal):
s == aこれらのオブジェクトは同一ではないが表された配列は同一である:
{SameQ[s, a], SameQ[Normal[s], a]}Arrayを並列に計算する:
Parallelize[Array[Prime, 20]]関連するワークフロー
- 行列を作成する ▪
- 出力データの格子を作る
履歴
1988 で導入 (1.0) | 1999 で更新 (4.0) ▪ 2000 (4.1) ▪ 2002 (4.2) ▪ 2012 (9.0)
テキスト
Wolfram Research (1988), Array, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/Array.html (2012年に更新).
CMS
Wolfram Language. 1988. "Array." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2012. https://reference.wolfram.com/language/ref/Array.html.
APA
Wolfram Language. (1988). Array. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/Array.html
BibTeX
@misc{reference.wolfram_2026_array, author="Wolfram Research", title="{Array}", year="2012", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/Array.html}", note=[Accessed: 17-June-2026]}
BibLaTeX
@online{reference.wolfram_2026_array, organization={Wolfram Research}, title={Array}, year={2012}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/Array.html}, note=[Accessed: 17-June-2026]}