NumPyにおけるスカラー値操作の新境地: number.__class_getitem__()の使い方をマスターしよう

使用方法

new_array = number.__class_getitem__(shape, dtype)

引数

• dtype: 新しい配列のデータ型を表す NumPy データ型。
• shape: 新しい配列の形状を表すタプル。

例

import numpy as np

# スカラー値 5 を float32 型の新しい配列に格納
scalar_value = 5
new_array = scalar_value.__class_getitem__((3, 3), np.float32)
print(new_array)

上記のコードを実行すると、以下のような出力結果が表示されます。

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

この例では、スカラー値 5 を float32 型の 3 行 3 列の新しい配列に格納しています。

メリット

• スカラー値を直接操作するよりも効率的な場合があります。
• 任意の形状とデータ型で新しい NumPy 配列を簡単に作成できます。

注意点

• このメソッドは、NumPy バージョン 1.7.0 以降でのみ使用可能です。
• スカラー値を格納する新しい配列の形状とデータ型は、スカラー値の型と一致する必要があります。

• スカラー値を効率的に操作したい場合。
• スカラー値を特定の形状とデータ型で初期化したい場合。

---

特定の形状とデータ型でスカラー値を初期化する

import numpy as np

# スカラー値 10 を float64 型の新しい 2 行 4 列の配列に格納
scalar_value = 10
new_array = scalar_value.__class_getitem__((2, 4), np.float64)
print(new_array)

[[10. 10. 10. 10.]
 [10. 10. 10. 10.]]

範囲で生成されたスカラー値の配列を作成する

import numpy as np

# 0 から 9 までのスカラー値を float32 型の新しい 1 次元配列に格納
start = 0
stop = 10
num_elements = 10
new_array = np.arange(start, stop, dtype=np.float32)[num_elements - 1]
.__class_getitem__((1, num_elements), np.float32)
print(new_array)

[9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9.]

import numpy as np

# 既存の NumPy 配列を作成
existing_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 既存の配列の最初の要素を取得して、float64 型の新しい 3 行 3 列の配列に格納
first_element = existing_array[0]
new_array = first_element.__class_getitem__((3, 3), np.float64)
print(new_array)

[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

---

np.full() 関数

import numpy as np

# スカラー値 5 を float32 型の新しい 3 行 3 列の配列に格納
scalar_value = 5
new_array = np.full((3, 3), scalar_value, dtype=np.float32)
print(new_array)

np.ones_like() 関数

import numpy as np

# スカラー値 5 を float32 型の新しい 3 行 3 列の配列に格納
scalar_value = 5
new_array = np.ones_like((3, 3), dtype=np.float32) * scalar_value
print(new_array)

リストから配列を作成する

import numpy as np

# スカラー値 5 を float32 型の新しい 3 行 3 列の配列に格納
scalar_value = 5
new_array = np.array([[scalar_value, scalar_value, scalar_value],
                      [scalar_value, scalar_value, scalar_value],
                      [scalar_value, scalar_value, scalar_value]])
print(new_array)

ループを使用して要素を割り当てる

import numpy as np

# スカラー値 5 を float32 型の新しい 3 行 3 列の配列に格納
scalar_value = 5
new_array = np.zeros((3, 3), dtype=np.float32)
for i in range(3):
    for j in range(3):
        new_array[i, j] = scalar_value
print(new_array)

それぞれの方法の比較

方法	利点	欠点
number.__class_getitem__()	シンプルでわかりやすい	NumPy 1.7.0 以降でのみ使用可能
np.full()	シンプルでわかりやすい	特定のデータ型にしか対応していない
np.ones_like()	既存の配列に基づいて新しい配列を作成できる	1 の値しか設定できない
リストから配列を作成する	柔軟性が高い	コードが冗長になる可能性がある
ループを使用して要素を割り当てる	柔軟性が高い	コードが冗長になる可能性がある

どの方法を使用するかは、状況によって異なります。シンプルな方法を求めている場合は、number.__class_getitem__() または np.full() がおすすめです。柔軟性が必要な場合は、リストから配列を作成する方法またはループを使用して要素を割り当てる方法がおすすめです。

• どの方法を使用する場合でも、新しい配列の形状とデータ型を正しく指定する必要があります。
• 上記以外にも、np.empty() 関数や np.array() 関数を使用して新しい NumPy 配列を作成する方法があります。