この記事は会員限定です。会員登録（無料）すると全てご覧いただけます。
連載目次
前回はNumPyが提供する多次元配列であるnumpy.ndarrayを紹介しました（以下、ndarrayとします）。今回はその要素を取り出したり、その値を変更したりする方法を見ていきます。
ndarrayの形状を変更してみよう
前回にお話した内容とかぶるところもありますが、まずはndarrayの特徴をまとめておきましょう。
ndarrayオブジェクトの特徴
- ndarrayオブジェクトはさまざまな方法で作成できる（numpy.array関数、numpy.arange関数など）
- 1つのndarrayオブジェクトに格納できるデータの種類は全て同じ
- ndarrayオブジェクトの要素にはインデックスを用いてアクセスする
- Pythonのリストなどと同様に、スライスを指定して複数の要素にアクセスすることも可能
- ndarrayオブジェクトの次元数、形状、全要素数はそれぞれndim属性、shape属性、size属性で調べられる
- 全要素数が変わらなければ、その次元数や形状は変更できる（reshapeメソッド、numpy.reshape関数）
numpy.linspace関数
この後で使用するために、ここでは1次元の配列を作成しておきます。ただし、前回に使ってみたnumpy.array関数とnumpy.arange関数とは別のnumpy.linspace関数を使ってみましょう。
numpy.linspace関数の構文を以下に示します。
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)
numpy.linspace関数
パラメーターは以下の通りです。
- start：生成する配列の初期値（複数要素を持つリストや配列を指定することも可能。本稿では割愛）
- stop：生成する配列の最終値（複数要素を持つリストや配列を指定することも可能。本稿では割愛）
- num：要素数。startとstopで指定される範囲を分割する要素の数
- endpoint：生成する配列にstopで指定した値を含めるかどうか
- retstep：生成された配列と一緒に公差（要素間の間隔）を返送するかどうか
- dtype：配列の要素のデータ型
- axis： start／stopにリストや配列を渡したときに、生成される配列をどのように格納するかを指定する（本稿では割愛）
簡単にいえば、startとstopで示される範囲をnumで指定された数の要素で分割するのがnumpy.linspace関数です。Pythonのrange関数やnumpy.arange関数とは異なり、初期値／最小値／公差を指定するのではない点には注意しましょう。また、デフォルトでは生成される配列にはstopに指定した最終値が含まれる点にも注意です。
以下に簡単な使用例を示します。
import numpy as np
a = np.linspace(0.0, 0.5, 6)
print(a) # [0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5]
numpy.linspace関数の使用例
これは0.0から0.5の範囲を6つの要素で分割した配列を生成します（5等分して、その初期値と最終値が0.0と0.5になります）。
前回のおさらいとなりますが、ここで生成された1次元配列の次元数、形状、要素数を調べてみましょう。それぞれndim属性、shape属性、size属性で得られます。
print(a.ndim) # 1
print(a.shape) # (6, )
print(a.size) # 6
生成された1次元配列の次元数、形状、要素数を表示
ndarrayオブジェクトの形状を変更してみる
上で作成したのは1次元の配列でしたが、ndarrayオブジェクトはその形状を変更できます。つまり、1次元配列を2次元配列にしたり、3次元配列にしたりできるということです。ただし、要素数は変わらないので、6つの要素からなる上の配列は2行3列の行列にすることはできても、2行4列の行列に変更することはできません。
形状を変更するには、ndarrayオブジェクトが持つreshapeメソッドを使うか、numpy.reshape関数を使用するか、ndarrayオブジェクトのshape属性の値を変更します。
reshapeメソッドとnumpy.reshape関数の基本構文を以下に示します（詳細な構文は上記のリンクを参照のこと）。
ndarray.reshape(newshape)
numpy.reshape(a, newshape)
ndarray.reshapeメソッドとnumpy.reshape関数
numpy.reshape関数では第1引数に形状を変更したいndarrayオブジェクトを指定します。両者に共通のnewshapeには整数か整数を要素とするタプルを指定します。それが変更後の形状を表します。2次元配列（行列）にするのであれば、例えば「(2, 3)」のように指定すればよいでしょう。
以下に例を示します。
b = a.reshape((2, 3))
print(b)
b = np.reshape(a, (2, 3))
print(b)
# 出力結果は同じ
#[[0. 0.1 0.2]
# [0.3 0.4 0.5]]
reshapeメソッドとnumpy.reshape関数による形状の変更
この例ではnewshapeに「(2, 3)」と指定しているので、2行3列の行列へと形状が変更されます。出力結果を見ると、そのことが分かりますね。
ここでは行と列の数を全て指定しましたが。行数が分かれば列数も自動的に決定する（その逆も同じ）ことに着目してください。このように、明示的に指定をしなくてもよいときにはそこに「-1」を記述することが可能です。以下に例を示します（出力結果は上と同じなので省略）。
b = a.reshape((-1, 3)) # 行の要素数は列の要素数から計算されて2になる
print(b)
b = np.reshape(a, (2, -1)) # 列の要素数は行の要素数から計算されて3になる
print(b)
-1を指定した次元については要素数は自動的に計算される
この場合は、行と列のどちらかの要素数が決定されれば、もう一方の要素数も決まりますが、3次元の配列（テンソル）については2つの次元の要素数が決定しなければ、残りの次元の要素数が分かりません。形状を変更する際に「-1」を指定できるのは1つの次元だけということには注意しましょう。
最後にshape属性を使った形状の変更についても例を示しておきます。
print(b.shape) # (2, 3)
b.shape = (3, 2) # 3行2列の配列に形状を変更
print(b.shape) # (3, 2)
print(b)
# 出力結果：
#[[0. 0.1]
# [0.2 0.3]
# [0.4 0.5]]
b.shape = (6,) # 6行の1次元配列に形状を変更
print(b.shape) # (6,)
print(b) # [0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5]
shape属性による形状の変更
2つのメソッド／関数でnewshapeに指定したものと同様な値をshape属性にセットしているだけなので、特に説明の必要はないでしょう。
ここではndarrayオブジェクトを操作する手始めにその形状を変化させてみました。
ndarrayオブジェクトの加減乗除
Copyright© Digital Advantage Corp. All Rights Reserved.
Adblock test (Why?)
からの記事と詳細 ( ［NumPy超入門］インデックスやスライスなどを使って多次元配列 ... - ＠IT )
https://ift.tt/Dcdv32o
リョーサン ＜日足＞ 「株探」多機能チャートより
