はじめに
この実験では、NumPy の append() 関数の使い方を学びます。NumPy は、数値処理用の Python ライブラリであり、配列、行列、多次元データを効率的かつ便利に扱う方法を提供します。NumPy の append() 関数は、既存の配列に新しいデータを追加します。
VM のヒント
VM の起動が完了したら、左上隅をクリックしてノートブックタブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。
時々、Jupyter Notebook が読み込み完了するまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。
学習中に問題に遭遇した場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。
NumPy ライブラリをインポートする
最初のステップは、import文を使って NumPy ライブラリをインポートすることです。これにより、NumPy ライブラリのすべての関数がコード内で利用可能になります。
import numpy as np
2 つの配列を作成する
次の例で使用する 2 つの配列を作成します。
a = np.array([[1, 2, 3], [7, 8, 9]])
b = np.array([[11, 21, 31], [42, 52, 62]])
axis=None で append() 関数を使用する
numpy.append() 関数は、既存の配列に値を追加するために使用されます。axis パラメータが定義されていない場合、入力配列は追加する前にフラット化されます。以下の例では、配列 a と b を追加しています。
c = np.append(a,b)
print("The resultant array after appending a & b:\n",c)
axis=0 で append() 関数を使用する
axis=0 パラメータは、行方向に沿って追加を行うことを指定します。次の例では、配列 a と b を軸 0 に沿って追加しています。
c = np.append(a,b,axis=0)
print("The resultant array after appending a & b along axis 0:\n",c)
axis=1 で append() 関数を使用する
axis=1 パラメータは、列方向に沿って追加を行うことを指定します。次の例では、配列 a と b を軸 1 に沿って追加しています。
c = np.append(a,b,axis=1)
print("The resultant array after appending a & b along axis 1:\n",c)
まとめ
この実験では、既存の配列に値を追加するために NumPy の append() 関数をどのように使用するかを学びました。append() 関数は、指定された軸に沿って配列に値を追加し、元の配列を変更せずに新しい配列を返します。新しい値を追加する場所を示すために axis パラメータを使用できます。axis が定義されていない場合、配列は追加する前にフラット化されます。
おめでとうございます！既存の配列に値を追加するために NumPy の append() 関数を使用する知識を身につけました。