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NumPy多次元配列の達人への道！`ndarray.__getitem__()`を使いこなしてデータ分析を極める


基本的な動作

ndarray.__getitem__() は、インデックス引数を使用して呼び出されます。インデックス引数は、配列内の要素を特定するタプルまたはリストです。各インデックスは、対応する次元における要素の位置を表します。

例：

import numpy as np

# 3次元配列を作成
arr = np.arange(24).reshape(3, 4, 2)

# 特定の要素を取得
element = arr[1, 2, 1]  # arr[1, 2, 1] は 17 に相当

# 部分配列を抽出
sub_arr = arr[0:2, 1:3, :]  # 2x2x2 の部分配列を切り出し

# 条件に基づいて要素を選択
even_numbers = arr[arr % 2 == 0]  # 偶数のみを含む配列を作成

便利なインデックス指定

ndarray.__getitem__() は、単なる整数インデックスだけでなく、様々な種類のインデックス指定をサポートしています。

  • スライス
    特定の範囲の要素を抽出するために使用されます。
# 1行目のすべての要素を取得
row_1 = arr[0, :]

# 3列目の偶数インデックスの要素を取得
even_cols = arr[:, 2::2]
  • ブール型インデックス
    条件に基づいて要素を抽出するために使用されます。
# すべての負の値を持つ要素を取得
negative_values = arr[arr < 0]

# 特定の条件を満たす要素を含む新しい配列を作成
mask = (arr[:, 0] % 2 == 1) & (arr[:, 2] == 0)
filtered_arr = arr[mask]
  • 高度なインデックス
    特殊なインデックスオブジェクトを使用して、複雑なインデックス指定を行うことができます。
# 特定の列と行の要素を取得
rows = np.array([0, 2])
cols = np.array([1, 3])
selected_elements = arr[rows[:, None], cols]

# 特定の条件を満たす要素のインデックスを取得
indices = np.where((arr > 10) & (arr < 20))

ndarray.__getitem__() は、様々なデータ分析タスクにおいて役立ちます。

  • 数値計算
    特定の要素を取り出して、数学的な操作を実行するために使用できます。
  • データ操作
    特定の条件に基づいて要素をフィルタリングしたり、新しい配列を作成したりするために使用できます。
  • データの探索と可視化
    特定の値を持つ要素を見つけたり、部分配列を抽出して可視化したりするために使用できます。

特定の要素の取得

import numpy as np

# 3次元配列を作成
arr = np.arange(24).reshape(3, 4, 2)

# 特定の要素を取得
element1 = arr[0, 1, 0]  # arr[0, 1, 0] は 4 に相当
element2 = arr[2, 3, 1]  # arr[2, 3, 1] は 23 に相当

print(element1, element2)  # 出力: 4 23

部分配列の抽出

# 部分配列を抽出
sub_arr1 = arr[0:2, 1:3, :]  # 2x2x2 の部分配列を切り出し
sub_arr2 = arr[:, :, 0]  # 各次元の最初の要素を含む部分配列を取得

print(sub_arr1)
print(sub_arr2)

条件に基づいた要素の選択

# すべての負の値を持つ要素を取得
negative_values = arr[arr < 0]

# 特定の条件を満たす要素を含む新しい配列を作成
mask = (arr[:, 0] % 2 == 1) & (arr[:, 2] == 0)
filtered_arr = arr[mask]

print(negative_values)
print(filtered_arr)

スライスとブール型インデックスの組み合わせ

# 特定の行と列の要素を取得
rows = np.array([0, 2])
cols = np.array([1, 3])
selected_elements = arr[rows[:, None], cols]

# 特定の条件を満たす要素のインデックスを取得
indices = np.where((arr > 10) & (arr < 20))

print(selected_elements)
print(indices)

# 特定の行と列の要素を新しい配列に代入
rows = np.array([1, 2])
cols = np.array([0, 2])
new_values = np.array([100, 200])
arr[rows[:, None], cols] = new_values

# 特定の条件を満たす要素を True に置き換える
mask = arr % 2 == 0
arr[mask] = True

print(arr)

整数インデックス

最も単純な代替方法は、整数インデックスを使用することです。これは、1 次元配列のスカラ要素にアクセスする場合に役立ちます。

arr = np.arange(10)
element = arr[5]  # arr[5] は 5 に相当

スライス

スライスを使用して、部分配列を効率的に抽出できます。

arr = np.arange(20)
sub_arr = arr[2:8]  # arr[2:8] は [2, 3, ..., 7] の要素を含む部分配列

ブール型インデックス

条件に基づいて要素を抽出するために、ブール型インデックスを使用できます。

arr = np.random.randint(100, size=10)
even_numbers = arr[arr % 2 == 0]  # 偶数のみを含む配列を作成

np.where()

np.where() 関数は、条件に基づいて要素とインデックスを取得するために使用できます。

arr = np.arange(20)
condition = arr > 15
indices, values = np.where(condition)
print(indices)  # 条件を満たす要素のインデックスを出力
print(values)  # 条件を満たす要素の値を出力

ファンシーインデックス

ファンシーインデックスは、高度なインデックス指定を使用して、複雑な部分配列を抽出するために使用できます。

arr = np.arange(25).reshape(5, 5)
rows = np.array([1, 3])
cols = np.array([2, 4])
selected_elements = arr[rows[:, None], cols]  # 特定の行と列の要素を取得

専用の関数

NumPy には、特定の操作を実行するための専用の関数があります。例えば:

  • np.ravel() 多次元配列を 1 次元配列に変換します。
  • np.reshape() 配列の形状を変更します。
  • np.take() 特定のインデックスに基づいて要素を抽出します。

イテレーション

ループを使用して、配列内のすべての要素を反復処理することもできます。

for element in arr:
    # 各要素に対して処理を実行
    pass
  • 可読性
    コードの可読性を高めるために、コメントや分かりやすい変数名を使用することが重要です。
  • パフォーマンス
    速度が重要な場合は、np.take() などの専用関数を使用するのが良い場合があります。
  • 特定の操作
    特定の操作を実行するには、専用の NumPy 関数を使用するのが効率的です。
  • 複雑なインデックス指定
    高度なインデックス指定や複雑な部分配列抽出には、ファンシーインデックスが適しています。
  • 条件に基づいた抽出
    条件に基づいて要素を抽出するには、ブール型インデックスまたは np.where() が適しています。
  • シンプルさ
    1 次元配列の要素アクセスや単純な部分配列抽出には、整数インデックスまたはスライスが最適です。