はじめに
このチュートリアルでは、NumPy ライブラリの concatenate() 関数の使い方を説明します。concatenate() 関数は主に 2 つ以上の NumPy 配列を結合するために使用されます。言い換えると、既存の軸に沿って配列のシーケンスを結合するために使用されます。この関数を使用することで、配列を水平方向または垂直方向に結合できます。
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。
Jupyter Notebook の読み込みには数秒かかる場合があります。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。
学習中に問題が発生した場合は、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。そうすれば、迅速に問題を解決します。
NumPy ライブラリをインポートする
concatenate() 関数を使用する前に、NumPy ライブラリをインポートする必要があります。次のように、組み込みの import 文を使用して NumPy ライブラリをインポートできます。
import numpy as np
concatenate() の構文を理解する
この関数を使用するために必要な構文は以下の通りです。
numpy.concatenate((a1, a2,...), axis=0, out=None)
パラメータ
(a1, a2,...): このパラメータは、配列のような構造または配列のシーケンスを示します。ここでa1、a2、... は、結合するための同じ形状の配列です。axis: このパラメータは、配列を結合する軸を定義するために使用されます。このパラメータの既定値は 0 です。out: オプションのパラメータで、指定された場合、結果が格納される先を単に示します。out引数が指定されていない場合、形状は正しく、concatenateが返すものと一致する必要があります。
返り値
concatenate() 関数は、結合された配列を結果として返します。
2 つの NumPy 配列を垂直方向に連結する
この例では、軸 0 に沿って 2 つの配列を垂直方向に連結します。同じ処理のコード スニペットは以下の通りです。
array1 = np.array([[5, 4], [6, 8]])
array2 = np.array([[13, 5], [72, 9]])
out = np.concatenate((array1, array2), axis = 0)
print("The result of concatenation along axis 0:")
print(out)
出力:
The result of concatenation along axis 0:
[[ 5 4]
[ 6 8]
[13 5]
[72 9]]
2 つの NumPy 配列を水平方向に連結する
この例では、軸 1 に沿って 2 つの配列を水平方向に連結します。同じ処理のコード スニペットは以下の通りです。
array1 = np.array([[5, 4], [6, 8]])
array2 = np.array([[13, 5], [72, 9]])
out = np.concatenate((array1, array2), axis = 1)
print("The result of concatenation along axis 1:")
print(out)
出力:
The result of concatenation along axis 1:
[[ 5 4 13 5]
[ 6 8 72 9]]
まとめ
このチュートリアルでは、NumPy ライブラリの concatenate() 関数の使い方について説明しました。この関数の構文、パラメータ、および返り値について解説しました。2 つ以上の NumPy 配列を水平方向または垂直方向に連結する方法を学びました。データ処理においては、さまざまな方法でデータを結合および積み重ねることができるため、非常に便利な関数です。