はじめに
Numpyはプログラミング言語Pythonにおいて数値計算を効率的に行うためのモジュールで、科学数値計算にはNumpyを用いることが非常に多くなっています。このモジュールは、効率的な数値計算を行うための型付きの多次元配列のサポートをPythonに加えるとともに、それらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供しています。例えば、3行3列の行列の加減乗除などが計算できます。
本記事では、Numpyにおける配列の作成、変形、再代入について解説していきます。
numpyのインストール
インストールには、以下のコマンドを実行します。
pip install numpy
公式ページ：NumPy
1次元配列
まずは1次元配列を見ていきましょう。以下のInputようなプログラムを記載して実行するとOutputの内容が出力されます。
型を見ると多次元配列を示すnumpy.ndarrayとなっており、1次元配列で3要素あることが確認できます。
Input:
Output:
2次元配列
次に、2次元配列の確認をしていきます。以下のInputようなプログラムを記載して実行するとOutputの内容が出力されます。
結果を見ると1次元の時に比べて1行増えており、かつ、(2,3)という出力から2行3列の配列であることが確認できます。
Input:
Output:
配列の変形
次は、配列の変形をしていきます。まず、ここでは1行6列の配列cを用意しました。c.reshape(2,3）とすることで、2行3列の配列に変形していることが確認できます。
このshapeによって、配列の変形をすることが可能です。
Input:
Output:
配列の平坦化
次は多次元の配列を1次元の配列に変形させる方法について説明します。まずは、ravelを用いた方法です。
ここでは、2行3列の配列を1次元の6要素の配列に変形させています。
Input:
Output:
もう一つの方法に、flattenを用いたものがあります。こちらも2行3列の配列を1次元の6要素の配列に変形させています。
Input:
Output:
インデックスとスライス
配列から要素を部分的に抽出するのに、インデックスとスライスを使用します。
b[0]のようにインデックス値に0のように1つの値を渡した場合、行方向の配列が取得できます。ここで、0のインデックス値を渡しているので、1行目の1次元配列を取得することができます。
Input:
Output:
また、インデックス値には負の値を指定することもできます。負の場合には、最後の行からの順番の配列を取得することができます。この場合、最後から一つ目の配列なので、[6 7 8]を取得することができます。
Input:
Output:
2つの値をカンマ区切りで渡すと、行のインデックス値と列のインデックス値で示される値を取得することができます。ここでは、b[1,0]としているので、2行目の1列目の6が出力されます。
Input:
Output:
次はスライスを用いた抽出を行います。ここでは、b[： ,1]としており、：は行のすべてで、1は2列目の列を指定しています。つまり2列目を丸々取得しています。
Input:
Output:
次は、列側で：を指定します。b[1, : ]とすると、2行目を指定し、：ですべての列を取得することを表しています。
Input:
Output:
データの代入
配列の中身を修正したい場合に使用する方法を説明します。
以下の例では、aの1次元配列の2つ目の要素を9に置換する方法を示しています。
Input:
Output:
次は2次元配列の例です。b[1,1]を0とする例となっていて、2行目の2列目の7を0に置換することを示しています。
Input:
Output:
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おわりに
本記事では、Numpyにおける配列の作成、変形、再代入について解説しました。具体的には、arrayを用いた1次元、2次元の配列の生成、shapeを用いた配列の変形、インデックスとスライスを用いた要素の抽出、再代入について説明していきました。科学計算では基本的な手法なので、ぜひ覚えましょう。
