2024.4.8 繰り返し計算におけるデータの保持【numpy】

stack【numpy】を用いることで、リストに格納された１次元の配列から２次元の配列を生成できる。

１次元配列の場合

code:p01.py

import numpy as np

hist = []

for i in range(5):

hist.append(data)

print('変換前')

print(hist)

hist = np.stack(hist) # (1)

print('変換後')

print(hist.shape)

print(hist)

結果：

code:result1.py

変換前

変換後

(5, 4)

２次元配列の場合

繰り返し計算の過程において生成されるデータが２次元配列の場合、これらをstack関数を用いて１つにまとめると、３次元データが生成される。

code:p02.py

import numpy as np

hist = []

for i in range(5):

hist.append(data)

hist = np.stack(hist) # (2)

print('変換後')

print(hist.shape)

print(hist)

結果：

code:result2.py

変換後

(5, 2, 2)

３次元配列はプロットなどの用途に利用するのは直感的でなく分かりづらい。

そこで、flattenメソッドを用いて１次元に変形したものをstackする。

code:p03.py

import numpy as np

hist = []

for i in range(5):

hist.append(data.flatten()) # <--- 確認

hist = np.stack(hist) # (2)

print('変換後')

print(hist.shape)

print(hist)

結果は２次元の配列となる。

code:result3.py

変換後

(5, 4)

これならスライス「:」を用いた行・列要素の抽出が容易である。