Numpy入門: 高度な配列操作(ufunc, stride_tricksなど)

NumpyはPythonで数値計算を行うためのライブラリです。Numpyを使うことで、大量のデータを効率的に処理することが可能になります。この記事では、Numpyの高度な配列操作について解説します。

1. はじめに

import numpy as np

まずはnumpyモジュールをインポートします。

2. ufuncs (Universal Functions)

Numpyのufuncs（universal functions）は、配列上で要素ごと（element-wise）の操作を提供する関数群です。これらの関数はC言語レベルで実装されており、Pythonループよりも格段に高速です。

x = np.arange(5)
print("x =", x)
print("x + 5 =", x + 5) # 加算
print("x - 5 =", x - 5) # 減算
print("x * 2 =", x * 2) # 掛け算
print("x / 2 =", x / 2) # 割り算

3. Broadcasting

Broadcastingは異なる形状の配列間で演算を行うための強力なメカニズムです。

a = np.array([0,1,2])
b = np.array([5,5,5])
a + b

この例ではbがaと同じ形状にブロードキャストされ、加算が可能になっています。

4. Stride Tricks

Stride tricksは高度な配列操作技術であり、特定パターンや反復パターンがある大規模データセットを効率的に処理するために使用されます。

from numpy.lib.stride_tricks import as_strided

arr = np.arange(10)
strided_arr = as_strided(arr, shape=(7,4), strides=(8,8))
print(strided_arr)

ここでは元々一次元だった配列を、特定のパターンを持つ二次元配列に変換しています。

5. まとめ

NumpyはPythonで高性能な数値計算を行うためのライブラリです。この記事では、ufuncs、Broadcasting、Stride tricksといった高度な配列操作について説明しました。これらの機能は大量のデータを効率的に処理するための強力なツールであり、データ分析や機械学習等において非常に役立ちます。

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