ランクと次元をNumPyで計算する方法

NumPy Python

目次

  1. はじめに
  2. NumPyとは
  3. ランクと次元の基本概念
  4. NumPyでランクと次元を計算する方法
    1. ndarrayオブジェクトの作成方法
    2. ランクの取得方法
    3. 次元の取得方法
  5. コード例
    1. Rank 1（1次元）配列の作成
    2. Rank 2（2次元）配列の作成
    3. 配列のランクと次元の取得
  6. おわりに

2. NumPyとは

NumPy（Numerical Pythonの略）は、Pythonプログラミング言語で数値計算を行うためのライブラリです。NumPyを利用すると、効率的な数値計算が可能で、特に配列や行列などの多次元データを処理する際に強力な機能を提供しています。

3. ランクと次元の基本概念

配列にはランクと次元という概念があります。ランクは配列の次元数（軸の数）を示し、次元はそれぞれの軸に沿った要素数を示します。例えば、2次元配列（行列）はランクが2で、各軸の要素数が次元となります。

4. NumPyでランクと次元を計算する方法

4.1. ndarrayオブジェクトの作成方法

NumPyで配列を作成するには、numpy.array()関数を利用します。この関数は、引数に指定したリストなどのデータ構造をnumpy.ndarrayオブジェクトに変換します。

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])

4.2. ランクの取得方法

配列のランクを取得するには、numpy.ndim関数を利用します。この関数は、numpy.ndarrayオブジェクトを引数として受け取り、そのランク（次元数）を返します。

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])
rank = np.ndim(array1)

4.3. 次元の取得方法

配列の次元を取得するには、numpy.ndarrayオブジェクトのshape属性を利用します。この属性は、配列の各軸に沿った要素数をタプルで返します。

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])
dimensions = array1.shape

5. コード例

以下に、NumPyでランクと次元を計算する方法に関するコード例を示します。

5.1. Rank 1（1次元）配列の作成

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])
print(array1)

5.2. Rank 2（2次元）配列の作成

import numpy as np

array2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(array2)

5.3. 配列のランクと次元の取得

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

rank1 = np.ndim(array1)
rank2 = np.ndim(array2)
dimensions1 = array1.shape
dimensions2 = array2.shape

print("array1のランク: {}, 次元: {}".format(rank1, dimensions1))
print("array2のランク: {}, 次元: {}".format(rank2, dimensions2))

6. おわりに

この記事では、「ランクと次元をNumPyで計算する方法」について説明しました。NumPyライブラリを使って、配列のランクや次元を効率的に計算する方法を身につけることで、数値計算やデータ処理を行う際の実装効率が大幅に向上します。今後もNumPyライブラリの知識を増やし、Pythonプログラムにおける数値計算を極めていきましょう。