NumPy 配列 | Python プログラミング | データサイエンスの基礎

はじめに

この実験では、NumPy配列を操作する基本を学びます。NumPyは、Pythonにおける数値計算用の強力なライブラリです。これは、配列に対して数学的演算を行うための効率的なデータ構造と関数を提供します。

注: 06-copies-and-views.ipynb でコードを記述できます。手順では一部の出力操作を省略していますので、必要に応じて出力を表示できます。

コピーとビューの理解

NumPy配列は、データバッファとメタデータの2つの部分で構成されています。データバッファには実際のデータ要素が含まれており、メタデータにはデータ型やストライドなどの情報が含まれます。

NumPy配列を操作する際には、コピーとビューの違いを理解することが重要です。

ビューは、データバッファを変更することなく、特定のメタデータを変更することで配列に異なるアクセス方法を与えます。ビューに対して行われた変更は、元の配列に反映されます。
コピーは、データバッファとメタデータの両方を複製した新しい配列です。コピーに対して行われた変更は、元の配列に影響を与えません。

ビューの作成

ビューは、配列の特定のメタデータを変更することで作成できます。これにより、データをコピーすることなく、新しい方法でデータを見ることができます。ビューを作成するには、ndarrayオブジェクトのview()メソッドを使用できます。

import numpy as np

## 配列を作成
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

## ビューを作成
y = x.view()

## ビューを変更
y[0] = 10

## 元の配列を表示
print(x)  ## 出力: [10, 2, 3, 4, 5]

上記の例では、ビューyを使って元の配列xを変更できます。

コピーの作成

コピーは、配列のデータバッファとメタデータの両方を複製することで作成できます。コピーを作成するには、ndarrayオブジェクトのcopy()メソッドを使用できます。

import numpy as np

## 配列を作成
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

## コピーを作成
y = x.copy()

## コピーを変更
y[0] = 10

## 元の配列を表示
print(x)  ## 出力: [1, 2, 3, 4, 5]

上記の例では、コピーyは元の配列xと独立しています。

インデックス操作

NumPyにおけるインデックス操作は、インデックスの種類に応じて、ビューまたはコピーを作成します。

基本的なインデックス操作は常にビューを作成します。例えば：

import numpy as np

## 配列を作成
x = np.arange(10)

## ビューを作成
y = x[1:3]

## ビューを変更
y[0] = 10

## 元の配列を表示
print(x)  ## 出力: [0, 10, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

上記の例では、ビューyは元の配列xに対して行われた変更を反映しています。

高度なインデックス操作は常にコピーを作成します。例えば：

import numpy as np

## 配列を作成
x = np.arange(9).reshape(3, 3)

## コピーを作成
y = x[[1, 2]]

## 元の配列を変更
x[[1, 2]] = [[10, 11, 12], [13, 14, 15]]

## コピーを表示
print(y)  ## 出力: [[3, 4, 5], [6, 7, 8]]

上記の例では、コピーyは元の配列xを変更した後も変化しません。

その他の操作

NumPyには、ビューまたはコピーを作成することができるその他の操作もあります。

reshape()関数は、可能な限りビューを作成し、そうでなければコピーを作成します。例えば：

import numpy as np

## 配列を作成
x = np.ones((2, 3))

## 配列を転置する
y = x.T

## 配列を再構成しようとする
try:
    y.shape = 6
except AttributeError:
    print("In-place変更に互換性のない形状です。`.reshape()`を使用して、望ましい形状のコピーを作成してください。")

上記の例では、転置後の配列yは非連続になるため、再構成にはコピーが必要です。

ravel()関数は、可能な限り配列の連続した一次元ビューを返します。一方、flatten()メソッドは常に配列の一次元化されたコピーを返します。例えば：

import numpy as np

## 配列を作成
x = np.arange(9).reshape(3, 3)

## 一次元化されたビューを作成
y = x.ravel()

## 一次元化されたコピーを作成
z = x.flatten()

## 元の配列を表示
print(x)  ## 出力: [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]

上記の例では、yはビューであり、zはコピーです。

配列がビューかコピーかを判断する

ndarrayオブジェクトのbase属性を使って、配列がビューかコピーかを判断できます。base属性は、ビューの場合は元の配列を返し、コピーの場合はNoneを返します。例えば：

import numpy as np

## 配列を作成
x = np.arange(9)

## ビューを作成
y = x.reshape(3, 3)

## コピーを作成
z = y[[2, 1]]

## yがビューかどうかを確認
print(y.base)  ## 出力: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

## zがコピーかどうかを確認
print(z.base is None)  ## 出力: True

上記の例では、yはビューで、zはコピーです。

まとめ

この実験では、NumPy配列を扱う基本を学びました。コピーとビューについて、およびそれらを作成する方法を学びました。また、インデックス操作や、ビューまたはコピーを作成することができるその他の操作についても学びました。最後に、base属性を使って配列がビューかコピーかを判断する方法を学びました。

これらの概念を理解し、適切なメソッドを使うことで、NumPyを使ってデータを効率的に操作し分析することができます。

NumPy 配列操作の基本