Numpyの分割について

2024年1月19日

NumPyの分割について、詳しくご説明いたします。

NumPyはPythonの数値計算を行うためのライブラリで、特に大規模な数値データを扱う際に非常に便利です。

分割には主に np.split, np.array_split, np.hsplit, np.vsplit, np.dsplit などの関数があり、これらを使用することで、NumPy配列を特定の方法で分割することが可能です。

`np.split`

np.split 関数は、指定された軸に沿って配列を等間隔で分割します。

この関数を使用する際には、分割する位置のインデックスをリストとして渡す必要があります。

import numpy as np

arr = np.arange(10)  # 0から9までの配列を作成
result = np.split(arr, [3, 7])  # 3と7の位置で分割

この例では、arr 配列が [0, 1, 2], [3, 4, 5, 6], [7, 8, 9] の3つのサブ配列に分割されます。

np.array_split は np.split と似ていますが、配列を等間隔で分割する必要がなく、非等間隔で分割することも可能です。

これは、分割する配列のサイズが均等に分割できない場合に特に便利です。

arr = np.arange(10)
result = np.array_split(arr, 3)  # 3つのサブ配列に分割

この例では、arr は [0, 1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] の3つのサブ配列に分割されます。

np.hsplit は水平方向（第2軸）に沿って配列を分割するために使用されます。

2次元以上の配列に適用されます。

arr = np.arange(16).reshape(4, 4)  # 4x4の2次元配列を作成
result = np.hsplit(arr, 2)  # 2つのサブ配列に分割

この例では、arr は2つの 4×2 のサブ配列に分割されます。

np.vsplit は垂直方向（第1軸）に沿って配列を分割します。

これも2次元以上の配列に適用されます。

arr = np.arange(16).reshape(4, 4)
result = np.vsplit(arr, 2)  # 2つのサブ配列に分割

この例では、arr は2つの 2×4 のサブ配列に分割されます。

np.dsplit は深さ方向（第3軸）に沿って配列を分割するために使用され、3次元以上の配列に適用されます。

arr = np.arange(27).reshape(3, 3, 3)  # 3x3x3の3次元配列を作成
result = np.dsplit(arr, 3)  # 3つのサブ配列に分割

この例では、arr は3つの 3x3x1 のサブ配列に分割されます。

np.splitは、指定された軸に沿って配列を分割します。

この関数の特徴は、配列を等間隔で分割する点にありますが、分割する配列のサイズが指定したインデックスで均等に分割できない場合、エラーを発生させます。

パラメータ:
ary: 分割する入力配列。
indices_or_sections: 分割する位置またはセクションの数。整数を指定した場合、等間隔のセクションに分割されます。
axis: 分割する軸。デフォルトは0です。
返り値:
分割された配列のリスト。
使用例:
3×3の2D配列を3つの1D配列に分割する例:
python arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) np.split(arr, 3)