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これは日々の作業を通して学んだことや毎日の生活で気づいたことをを記録しておく備忘録である。

HTML ファイル生成日時: 2025/09/05 15:49:41.256 (台灣標準時)

Numpy array の操作について

x と y の二つの Numpy array があるとし、新たに z という Numpy array を作って、その値は [ [x[0], y[0]], [x[1], y[1]], [x[2], y[2]], ... , [x[i], y[i]], ... ] としたいとするでござる。

以下のようにすればよいようでござる。


#!/usr/pkg/bin/python3.12

#
# Time-stamp: <2024/05/01 22:46:16 (UT+8) daisuke>
#

# importing numpy module
import numpy

# array x
x = numpy.array ([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0])

# array y
y = numpy.array ([100.0, 200.0, 300.0, 400.0, 500.0, 600.0, 700.0, 800.0])

# array z
z = numpy.stack ([x, y])

# printing array x and array y
print (f'x = {x}')
print (f'y = {y}')
print (f'z = {z}')

# making array zt = [ [x[0], y[0]], [x[1], y[1]], [x[2], y[2]], ... ]
zt = numpy.transpose (z)

# printing array z
print (f'zt = {zt}')

実行結果は以下の通りでござる。


% ./test_transpose_1.py
x = [0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.]
y = [100. 200. 300. 400. 500. 600. 700. 800.]
z = [[  0.   1.   2.   3.   4.   5.   6.   7.]
 [100. 200. 300. 400. 500. 600. 700. 800.]]
zt = [[  0. 100.]
 [  1. 200.]
 [  2. 300.]
 [  3. 400.]
 [  4. 500.]
 [  5. 600.]
 [  6. 700.]
 [  7. 800.]]

.T attribute を使ってもよいようでござる。


#!/usr/pkg/bin/python3.12

#
# Time-stamp: <2024/05/01 22:46:33 (UT+8) daisuke>
#

# importing numpy module
import numpy

# array x
x = numpy.array ([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0])

# array y
y = numpy.array ([100.0, 200.0, 300.0, 400.0, 500.0, 600.0, 700.0, 800.0])

# array z
z = numpy.stack ([x, y])

# printing array x and array y
print (f'x = {x}')
print (f'y = {y}')
print (f'z = {z}')

# making array zt = [ [x[0], y[0]], [x[1], y[1]], [x[2], y[2]], ... ]
zt = z.T

# printing array z
print (f'zt = {zt}')

実行結果は以下の通りでござる。


% ./test_transpose_2.py
x = [0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.]
y = [100. 200. 300. 400. 500. 600. 700. 800.]
z = [[  0.   1.   2.   3.   4.   5.   6.   7.]
 [100. 200. 300. 400. 500. 600. 700. 800.]]
zt = [[  0. 100.]
 [  1. 200.]
 [  2. 300.]
 [  3. 400.]
 [  4. 500.]
 [  5. 600.]
 [  6. 700.]
 [  7. 800.]]

.transpose () method を使う方法もあるようでござる。


#!/usr/pkg/bin/python3.12

#
# Time-stamp: <2024/05/01 22:46:54 (UT+8) daisuke>
#

# importing numpy module
import numpy

# array x
x = numpy.array ([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0])

# array y
y = numpy.array ([100.0, 200.0, 300.0, 400.0, 500.0, 600.0, 700.0, 800.0])

# array z
z = numpy.stack ([x, y])

# printing array x and array y
print (f'x = {x}')
print (f'y = {y}')
print (f'z = {z}')

# making array zt = [ [x[0], y[0]], [x[1], y[1]], [x[2], y[2]], ... ]
zt = z.transpose ()

# printing array z
print (f'zt = {zt}')

実行結果は以下の通りでござる。


% ./test_transpose_3.py
x = [0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.]
y = [100. 200. 300. 400. 500. 600. 700. 800.]
z = [[  0.   1.   2.   3.   4.   5.   6.   7.]
 [100. 200. 300. 400. 500. 600. 700. 800.]]
zt = [[  0. 100.]
 [  1. 200.]
 [  2. 300.]
 [  3. 400.]
 [  4. 500.]
 [  5. 600.]
 [  6. 700.]
 [  7. 800.]]

参考文献

Numpy

About this article:

author: daisuke
file: 20240501_00.html
category: Computer___Python
title: Numpy array の操作について
mode: public
last modified: 2024/05/01 22:50:23 (UT+8)
html generated: 2025/09/05 15:49:41.256 (Taiwan Standard Time)

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