Pythonと配列の次元：NumPyの基本

PythonのNumPyライブラリは、数値計算を効率的に行うための多次元配列オブジェクトとそれを操作するためのツールを提供しています。この記事では、PythonとNumPyを使用して配列の次元を理解し、操作する方法について説明します。

NumPy配列の次元とは何か

NumPyのndarrayは、通常は固定サイズの多次元コンテナで、同じ型とサイズのアイテムを格納します。配列の次元数とアイテム数は、その形状によって定義されます。形状は、各次元のサイズを指定するN個の非負整数のタプルです。

例えば、次のように2次元配列を作成することができます：

import numpy as np
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.int32)

この配列xは2次元で、形状は(2, 3)です。つまり、2行3列の配列です。

配列の次元数を取得するには、ndim属性を使用します：

print(x.ndim)  # Output: 2

また、配列の形状を取得するには、shape属性を使用します：

print(x.shape)  # Output: (2, 3)

これにより、配列が2次元であり、2行3列であることがわかります。

NumPy配列の次元を操作するための主な方法は、インデックス付けとスライシングです。たとえば、2次元配列から特定の要素を取得したり、配列の一部を切り出したりすることができます。

# 2行目、3列目の要素を取得する
print(x[1, 2])  # Output: 6

# すべての行から2列目の要素を取得する
y = x[:, 1]
print(y)  # Output: array([2, 5], dtype=int32)

以上がPythonとNumPyを使用して配列の次元を理解し、操作する基本的な方法です。これらの基本を理解することで、より複雑なデータ操作と分析が可能になります。