配列周りの関数

機能	コマンド	備考
リスト→配列	numpy.array(リスト変数)	変換元の変数はタプルでもOK
リスト→配列(型指定)	numpy.array(リスト変数, numpy.データ型)
配列→リスト	*ndarray*.tolist()
配列サイズ	*ndarray*.shape
配列次元数	*ndarray*.ndim
配列の要素数	*ndarray*.size
配列のバイト数	*ndarray*.nbytes
配列の内容	numpy.type(*ndarray*)
配列の変数型	*ndarray*.dtype
変数型の変更	*ndarray*.astype(numpy.データ型)

配列の結合

dstack、hstack、vstackの3種類。それぞれの頭文字がdepth wise (along third axis)、horizontally (column wise)、vertically (row wise)を表している

以下の変数で試す

>>> a = np.array((1,2,3))
>>> b = np.array([4,5,6])
>>> a
array([1, 2, 3])
>>> b
array([4, 5, 6])

dstack

depth wise (along third axis)
転置してから結合ってことかな？

>>> np.dstack((a,b))
array([[[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]]])

hstack

horizontally (column wise)

>>> np.hstack((a,b))
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

vstack

vertically (row wise)

>>> np.vstack((a,b))
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

配列のソート

ndarray.sort()を利用すればいい。この場合、ndarray変数の中身がソートされる。
numpy.sort(ndarray)とした場合は、ソートした結果のコピーが返却される。
ちなみに、sortした場合のインデックスを返すndarray.argsort()なんてのもある。
ndarray.sort()はsortする軸の指定があるので、実行時に注意が必要。

以下の変数をソートしてみる

>>> hoge = np.array([[1,3,2],[6,5,4],[9,7,8]])
>>> hoge
array([[1, 3, 2],
       [6, 5, 4],
       [9, 7, 8]])

通常のソート。
行ごとにソートが走る。

>>> np.sort(hoge)
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

axisを使えば、列ごとにソートする。

>>> np.sort(hoge, axis=0)
array([[1, 3, 2],
       [6, 5, 4],
       [9, 7, 8]])

Structured Arraysにして配列に名前つければ、特定の列指定でソートできるみたい。
しかし、Structured Arraysを上手く作る方法がわからん・・・

*numpyデータ型一覧
調べたら書く

numpy tips