2．Numpy配列の要素取得・入れ替え
2．1．配列の要素取得
Numpy配列の要素にアクセスするには、0から始まる順番i（インデックス）を[i]で指定します。
x[i]
配列の最後から指定する場合は、負のインデックスを指定します。
x[-i]
>>> x array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) #最初から3番目の要素を取得（インデックスは0から始まる） >>> x[2] 2 #最後から3番目の要素を取得（負のインデックスを指定） >>> x[-3] 7
y[i, j, …]
>>> y array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]]) #1行6列の要素を取得する場合 >>> y[0,5] 5 #2行目の最終列の要素を取得する場合 >>> y[1,-1] 90
y[i, j, …] = value
>>> y array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]]) #2行目の最終列の要素を取得する場合 >>> y[1,-1] = 900 >>> y array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 900]])
y[i, j, …] = value
>>> y[1,-1]=0.9 >>> y array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 0]])
2．2．複数要素の取得
（1）スライスによる取得
“ : ”を使った要素の取得をスライスといい、start : stop : stepの順に指定します。
x[start: stop: step]
| 引数 | 設定 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
| start | 省略可 | 0 | 取得を開始するIDを指定します。 |
| stop | 最終ID | 0 | 取得を終了するID+1を指定します。 |
| step1 | 省略可 | 1 |
飛び飛びにデータを取得する際のステップを指定します。 負の値を指定したばあ、後ろからデータを取得します（この場合、start > stop）。 |
>>> x array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) #“ : ”だけ指定すると．．． >>> x[:] array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) #2～4番目の要素を取得する場合 >>> x[1:4] array([1, 2, 3])) #6番目～最後から2番目の要素を取得する場合 >>> x[5:-2] array([5, 6, 7]) #1個飛びで要素を取得する場合 >>> x[::2] #stepのみ指定。start, stopはデフォルト値 array([0, 2, 4, 6, 8]) #1個飛びかつ逆順で要素を取得する場合 >>> x[::-2] array([9, 7, 5, 3, 1]) #2～8番目の要素を2個飛びで取得する場合 >>> x[1:8:3] array([1, 4, 7])
y[start: stop: step, start: stop: step, …]
>>> z array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 0, 10, 20, 30, 40], [ 0, 100, 200, 300, 400]]) #指定行範囲の取得 >>> z[1:] array([[ 0, 10, 20, 30, 40], [ 0, 100, 200, 300, 400]]) >>> z[1:2] #stopで指定した行は含まれない array([[ 0, 10, 20, 30, 40]]) #指定列範囲の取得 >>> z[:,:3] #行はすべて取得するため“ : ”のみで指定 array([[ 0, 1, 2], [ 0, 10, 20], [ 0, 100, 200]]) #行、列同時に指定する場合 >>> z[1:, 2:4] #2～最終行の2～3列の要素を取得 array([[ 20, 30], [200, 300]]) #stepを指定する場合 >>> z[:2,:4:2] #列ID0～3の1列飛びの値を取得 array([[ 0, 2], [ 0, 20]])
（2）配列による取得
リストまたはNumpy配列によってもNumpy配列から複数要素を取得できます。
x[[行ID1, 行ID1, …], [列ID1, 列ID2, …], …]
>>> z array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 0, 10, 20, 30, 40], [ 0, 100, 200, 300, 400]]) #指定行範囲の取得 # 行ID=[0,1],、列ID=[1,2]の要素数は一致する必要あり >>> z[[0,1],[1,2]] #1行2列、2行3列の要素を取得 array([ 1, 20]) #一致しない場合 >>> z[[0,1],[1,2,3]] Traceback (most recent call last): File "&l tstdin >", line 1, in < module > IndexError: shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes (2,) (3,) #スライスと併用 >>> z[[0,1],:] array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 0, 10, 20, 30, 40]]) #Numpy配列で指定する場合 >>> z[np.array([0,1]),:] array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 0, 10, 20, 30, 40]]) #リスト指定と同じ結果 #負のIDを使った場合 >>> z[-1,[-3,-1]] array([200, 400]) #IDの順番を入れ替えた場合 >>> z[:,[3,2,1]] array([[ 3, 2, 1], [ 30, 20, 10], [300, 200, 100]])
2．3．要素をランダムに取得
np.random.choice( a, size, replace, p )
| 引数 | 設定 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
| a | 必須 | - | ランダムに抽出する対象となる一次元Numpy配列を指定します。 |
| size | 省略可 | None |
配列のサイズを指定します。 省略時は、単一値を返します。 |
| replace | 省略可 | True |
Trueの場合、復元（重複あり）で抽出します。 Falseの場合、被復元（重複なし）で抽出します。 |
| p | 省略可 | None | aの各要素の抽出確率を一次元Numpy配列で指定します。 |
>>> x array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) #配列xから3つランダムに抽出する場合（重複あり） >>> np.random.choice(x,3) array([4, 1, 4]) #重複なしで抽出する場合 >>> np.random.choice(x,3,replace=False) array([5, 8, 1])
2．4．条件に合致した要素を取得
（1）条件に合致した要素の値を取得
例えば、配列zの要素のうち10より小さいものを調べるには、条件文をそのまま入力すると、各要素に対してTrue（一致）、False（不一致）が返されます。>>> z array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 0, 10, 20, 30, 40], [ 0, 100, 200, 300, 400]]) #条件に一致する要素を確認（True=一致、False=不一致） >>> z<10 array([[ True, True, True, True, True], [ True, False, False, False, False], [ True, False, False, False, False]])
z[condition]
#条件にマッチする要素の値を抽出 >>> z[z<10] array([0, 1, 2, 3, 4, 0, 0]) #元の配列の形ではなくなる
（2）条件に合致した要素のIDを取得
条件に合致した要素のIDが欲しい場合はwhereを使います。
numpy.where(condition)
| 引数 | 設定 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
| condition | 必須 | - |
条件文を指定します。 （条件文の書き方は4.1節（3）比較演算子をご覧ください。） |
#一次元配列の場合 >>> x array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) #条件に合致するID >>> np.where(x<5) (array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=int64),) >>> z #合致する要素の値を取得 >>> x[np.where(x<5)] array([0, 1, 2, 3, 4])
#多次元配列の場合 >>> z array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 0, 10, 20, 30, 40], [ 0, 100, 200, 300, 400]]) #条件にマッチする要素のIDを抽出 >>> np.where(z<10) (array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 2], dtype=int64), array([0, 1, 2, 3, 4, 0, 0], dtype=int64)) #最初のarrayは行ID、#後ろのarrayは列IDなので、条件に合致する要素は(0,0), (0,1), (0,2), …, (2,0) #条件に合致する要素の値を取得 >>> z[np.where(z<10)] array([0, 1, 2, 3, 4, 0, 0])
（3）条件に応じて要素を書き換え
numpy.where(condition, x, y)
| 引数 | 設定 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
| condition | 必須 | - |
条件文を指定します。 （条件文の書き方は4.1節（3）比較演算子をご覧ください。） |
| x | 省略可※ | 条件に合致する要素をxに書き換えます。 | |
| y | 省略可※ | 条件に合致する要素をyに書き換えます。 |
>>> z array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 0, 10, 20, 30, 40], [ 0, 100, 200, 300, 400]]) #条件に一致する要素を確認（True=一致、False=不一致） >>> np.where(z<10,0) Traceback (most recent call last): ・・・ ValueError: either both or neither of x and y should be given #条件に合致する場合0、しない場合1に置き換え >>> np.where(z<10,0,1) array([[0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 1, 1], [0, 1, 1, 1, 1]]) #引数yのみ省略した場合 >>> np.where(z<10,0) Traceback (most recent call last): ・・・ ValueError: either both or neither of x and y should be given #条件に合致する場合何もせず、しない場合のみ0に置き換え >>> np.where(z<10,z,0) array([[0, 1, 2, 3, 4], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]])
2．5．部分配列のコピー
1.6節で見たように、Numpy配列は参照渡しのため、思わぬ数値の書き換えが起こることがあります。 部分配列に対してもコピーをすることで、このような問題に対象できます。
x[ ** ].copy()
>>> z array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 0, 10, 20, 30, 40], [ 0, 100, 200, 300, 400]]) #部分配列のコピー >>> u=z[:2,:3].copy() >>> u array([[ 1, 1, 2], [ 0, 10, 20]])
