NumPy の形状操作

はじめに

この実験では、NumPy 配列の形状を操作するための NumPy 形状操作関数を学びます。

到達目標

• 配列の形状変更
• 配列の連結と分割
• 配列の転置

Skills Graph

配列の形状変更

reshape関数を使うと、NumPy 配列の形状を変更できます。reshape関数の構文は以下の通りです。

np.reshape(a, new_shape)

• ここで、aは入力配列で、new_shapeは配列の望ましい新しい形状です。

Python シェルを開く

ターミナルに次のコマンドを入力して Python シェルを開きます。

python3

NumPy をインポートする

NumPy は既にインストールされていますので、Python コードでインポートできます。

import numpy as np

配列を作成する

例として、形状 (2, 3) の配列aを作成します。

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a.shape)

出力：

(2, 3)

reshape を使う

この配列をreshape関数を使って形状 (3, 2) に変更できます。

b = np.reshape(a, (3, 2))
print(b.shape)
print(b)

出力：

(3, 2)
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

配列の連結と分割

NumPy には、配列を連結するための 2 つの関数が用意されています。

1. np.concatenate：指定された軸に沿って配列を連結する
2. np.stack：新しい軸に沿って配列を連結する

np.split関数を使って配列を分割できます。

配列の連結

例として、2 つの配列aとbを作成します。

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

concatenate を使う

np.concatenate関数を使って、これらの配列を最初の軸 (0) に沿って連結できます。

c = np.concatenate((a, b))
print(c)

出力：

[1 2 3 4 5 6]

stack を使う

np.stack関数を使って、これらの配列を新しい軸に沿って連結することもできます。

d = np.stack((a, b))
print(d)
print(d.shape)

出力：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
(2, 3)

配列の分割

例として、形状 (6,) の配列aを作成します。

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

split を使う

np.split関数を使って、この配列を長さ 3 の 2 つの配列に分割できます。

b, c = np.split(a, 2)
print(b)
print(c)

出力：

[1 2 3]
[4 5 6]

配列の転置

transpose関数を使うと、NumPy 配列の軸を転置できます。transpose関数の構文は以下の通りです。

a.transpose([axis1, axis2,...])

• ここで、axis1、axis2などは転置する軸です。

配列を作成する

例として、形状 (2, 3) の配列aを作成します。

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a)
print(a.shape)

出力：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
(2, 3)

転置を使う

transpose関数を使ってこの配列を転置できます。

b = a.transpose()
print(b)
print(b.shape)

出力：

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]
(3, 2)

また、配列の特定の軸を転置することもできます。たとえば、次のコードを使って、配列aの軸を転置して形状 (3, 2) にすることができます。

c = a.transpose(1, 0)
print(c)
print(c.shape)

出力：

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]
(3, 2)

まとめ

おめでとうございます！あなたは NumPy 形状操作実験を完了しました。

この実験では、NumPy 形状操作関数reshape、concatenate、stack、split、およびtransposeを学びました。これらの関数を使うと、NumPy 配列の形状を操作でき、多くのデータ操作タスクに欠かせないものです。