NumPy「numpy.take_along_axis()」：従来のfancy indexingを超える、多次元配列操作の新兵器

numpy.take_along_axis()は、入力配列とインデックス配列に基づいて、指定された軸に沿って要素を抽出する関数です。従来の「fancy indexing」と同様の機能を提供しますが、特定の軸に沿って要素を抽出する必要がある場合に、より使いやすく設計されています。

numpy.take_along_axis()の構文

numpy.take_along_axis(arr, indices, axis, mode='raise')

• mode: インデックスが範囲外の場合の処理方法を指定するオプションパラメータ (デフォルトは 'raise')。有効な値は 'raise' (エラー発生)、 'wrap' (インデックスをラップする)、 'clip' (インデックスをクリップする)
• axis: 要素を抽出する軸番号
• indices: 抽出する要素のインデックスを格納した1D配列
• arr: 要素を抽出する入力配列

numpy.take_along_axis()の動作

1. 入力配列 arr とインデックス配列 indices を受け取ります。
2. 指定された axis 軸に沿って、arr と indices の対応する要素をペアとして処理します。
3. 各ペアに対して、indices の要素を arr のインデックスとして使用し、その要素を抽出します。
4. 抽出した要素をすべて結合して、結果配列を返します。

numpy.take_along_axis()の例

以下の例では、3次元配列 arr から axis=1 軸に沿って要素を抽出します。

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
indices = np.array([1, 0])
result = np.take_along_axis(arr, indices, axis=1)

print(result)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

[[4 5 6]
 [7 8 9]]

上記の例では、indices 配列の各要素が arr の 2番目の軸のインデックスに対応しており、そのインデックスの要素が抽出されています。

• インデックス配列の形状が柔軟に対応できる
• fancy indexing よりもコードが簡潔で分かりやすい
• 特定の軸に沿って要素を効率的に抽出できる

• 高次元の配列に対して使用する場合、軸番号の指定に注意が必要です。
• インデックスが範囲外の場合の処理方法は、mode パラメータで設定する必要があります。

---

2次元配列から特定の行を抽出

この例では、2次元配列 arr から axis=0 軸に沿って特定の行を抽出します。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
indices = [1, 2]  # 行番号
result = np.take_along_axis(arr, indices, axis=0)

print(result)

[[4 5 6]
 [7 8 9]]

indices 配列の各要素が arr の 0番目の軸のインデックスに対応しており、そのインデックスの要素が抽出されています。

3次元配列から特定の列を抽出

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
indices = [1, 2]  # 列番号
result = np.take_along_axis(arr, indices, axis=1)

print(result)

[[[5 6]
  [11 12]]]

この例では、modeパラメータを指定して、インデックスが範囲外の場合の処理方法を検証します。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
indices = [3, 0]  # 範囲外インデックスを含む

# 'raise' (エラー発生)
try:
  result = np.take_along_axis(arr, indices, axis=0, mode='raise')
except IndexError as e:
  print(e)

# 'wrap' (インデックスをラップする)
result = np.take_along_axis(arr, indices, axis=0, mode='wrap')
print(result)

# 'clip' (インデックスをクリップする)
result = np.take_along_axis(arr, indices, axis=0, mode='clip')
print(result)

IndexError: indices out of range
[[4 5 6]
 [1 2 3]]
[[1 2 3]
 [1 2 3]]

• mode='clip'：インデックスが範囲外の場合は、最小値または最大値にクリップします。
• mode='wrap'：インデックスが範囲外の場合は、インデックスをラップして有効な範囲内に変換します。
• mode='raise'：インデックスが範囲外の場合、IndexErrorが発生します。

---

従来の「fancy indexing」

• 欠点：複雑なインデックス操作には不向き、特定の軸に沿って抽出する機能に特化していない
• 利点：シンプルで分かりやすい構文

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
indices = [1, 0]
axis = 1

result = arr[indices, :]  # 従来のfancy indexing
print(result)

リスト内包表記

• 欠点：パフォーマンスが遅い場合がある
• 利点：簡潔で読みやすいコード

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
indices = [1, 0]
axis = 1

result = [arr[i, :] for i in indices]  # リスト内包表記
print(result)

np.select()と組み合わせる

• 欠点：複雑な条件式の場合、コードが冗長になる
• 利点：条件に応じて柔軟に要素を抽出できる

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
indices = [1, 0]
axis = 1

cond = [True, False]
result = np.select([cond, ~cond], [arr[i, :] for i in indices], default=0, axis=axis)
print(result)

• dask: 大規模なデータセットの処理に特化したライブラリ。dask.array.take_along_axis()関数などで軸方向の抽出が可能

• xarray: 高次元データの操作に特化したライブラリ。xarray.DataArray.isel()関数などで軸方向の抽出が可能

• 欠点：導入や学習コストがかかる

• 利点：高速化や高度な機能が利用できる場合がある

上記以外にも、状況に応じて最適な代替方法が存在する可能性があります。各方法の利点と欠点を理解し、適切な方法を選択することが重要です。