Python の Numpy を使った配列は、機械学習や科学技術計算に不可欠なものです。そして、それらを行うには、配列の要素の値をスムーズに操作できるようになっておくと、より良いでしょう。, まずは、配列の要素の値を確認する方法と変更する方法を見ていきましょう。一次元配列と二次元配列の場合で解説していきます。, 一次元配列では、要素の値を確認したり変更したりする方法は、リストの場合と全く同じです(参考「Pythonのリストのスライスと分割の方法まとめ」)。, 確認したい要素のインデックス番号をブラケット [] で指定すると、値を確認することができます。, 代入演算子 ( = ) を使って、指定の位置の要素の値を、別のものに変更することができます。, 多次元配列の要素を参照する場合も、「配列[位置][位置]」 で指定しますが、配列は、「配列 [行, 列]」とより直感的に分かりやすく指定することができます。, 上記コードの reshape() メソッドについては「PythonでNumPyのarray使って配列を作る方法まとめ」で解説しているのでご確認ください。, 一次元配列の時と同じく、代入演算子 ( = ) を使って、指定の位置の要素の値を、別のものに変更することができます。, ただし、注意点として、reshape() メソッドを使って、一次元配列 A から 二次元配列 B を作ったような場合、配列 B の要素の値を変更すると、元の配列 A の値も変更されてしまうことを覚えておきましょう。, これを見ると、配列 A と配列 B は同一オブジェクトのように思えるのですが、 is 演算子で確認してみると、同一オブジェクトというわけではありません。, このような予期せぬ変更を防ぐには、reshape() メソッドの乱用を控えるか、オブジェクト指向プログラミングを学習すると良いでしょう。, 次にスライスについても見ていきましょう。これもリストの場合と同じです(参照「Pythonのリストのスライスと分割の方法まとめ」)。スライスする範囲を [開始位置 : 終了位置 : ステップ] で指定します。, 二次元配列の場合は、[行のスライス指定, 列のスライス指定] というように、行と列のスライス指定をカンマ区切りで行います。, 最初は戸惑うと思います。実際に、自分で二次元配列を作って、何度もスライシングを練習して身につけていきましょう。, 既存の配列をスライスして新しい配列を作る時に、要素を型変換したい場合があります。その時は、astype() 関数を使います。, ここから、全ての行の 2 列目以降の要素の値を整数に変換して、新たな配列を作ります。, 全ての要素を取り出したい場合は、リストと同じように for 文を利用することができます(参照「Pythonのリストからの要素の取り出し方法のまとめ」)。, enumerate() 関数を組み合わせると、数え番号をつけながら、要素を取り出すことができます。これはリストでも同様に利用できます。, 多次元リストからも for 文を使って要素を取り出すことができます。まず、通常の for 文を書くと、次のように行ごとに取り出されます。, 多次元配列の場合は、要素を順番に取り出したいなら、numpy ライブラリの ndenumerate() 関数を使います。この関数を使うと、要素の値を順に取り出すと同時に、その値が配列の中のどこにあるのかを(行, 列)で出力します。, ここでは、配列の要素の中から、条件に合うものを抽出する方法を見ていきます。次の配列を使って解説していきます。, まず、以下のように、ブラケット [] の中で比較演算子を使って、取り出す要素の条件を指定することができます。, 論理式を組み合わせると、さらに細かい条件を作ることができます。なお、論理式は、and, or, not ではなく、, を使います。これらは「Pythonの演算子の一覧表とわかりやすい解説」でご確認ください。, 条件に合う要素を抽出するだけでなく、その値を変更することができます。次の例をご覧ください。元の配列から、偶数は 0 に奇数は 1 に変更しています。, 配列の要素をソートするには、numpy.ndarray オブジェクトで使える sort() メソッド、または numpy ライブラリの sort() 関数を使います。, なお、numpy.ndarray オブジェクトの sort() メソッドは、並び替えの基準はリストオブジェクトの sort() メソッドと同じですが、reverse オプションはありません(参照「Pythonのリストをソートする方法まとめ」)。そのため、要素を降順にした配列を作るには、次の sort() 関数を使います。, numpy ライブラリの sort() 関数の引数には、配列だけではなく、リストやタプルを渡すこともできます。それでは見ていきましょう。, このように要素を並び替えた新しい配列を作ることができます。今回は、引数をリストにしましたが、ここが配列でも構いません。, 一次元配列の場合は、配列の操作は、リストと非常に似通っています。多次元配列の操作も、行や列や奥行きで指定するので、多次元リストよりは直感的に分かりやすく感じられるでしょう。, ただし、配列で扱うメソッドや関数は、numpy ライブラリのものなので、Python の組み込み関数などと比べると、少し違いがあります。, 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。, このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。, '''全ての行の 2 列目以降を int(整数)型に型変換してスライスします。''', '''降順に並び替えた配列を作るには、ソートした配列を逆順にスライスします・'''. NumPyを使う上で必須となる操作である、インデクシングとスライシングの使い方についてまとめます。 インデクシングもスライシングも、ある配列(ndarray)から一部の要素を参照するための操作です。 NumPy配列のインデクシングとスライシング. NumPy配列のスライス表記の参照と代入 2015/04/20 NumPyのndarrayは、[a:b] というような表記で範囲を指定して参照することができる。[] の中をコロンで区切って、開始インデックスと終了インデックスを書く。 終了インデックスの直前までになる。 これをスライス表記だとかスライシングなどという。 パッケージって、プログラムの初心者はあまり使わない(?)ですし、練習でコードを書くのにもフォルダを複数作る必要があり、面倒です。その割に、本を目で追うだけでは、わかったつもりになってしまう内容が多いです。この記事では、初心者が勘違いしたり... 最初、Pythonの変更不能体(イミュータブル)という言葉を聞いて、私はJavaやCなどで用意されている「定数」をイメージしてしまったのですが、変更不能体(イミュータブル)は定数ではありません。 

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