Numpy配列の可変性と操作方法

1. Numpy配列の可変性: Numpy配列は基本的には可変です。つまり、要素の値や形状を変更することができます。ただし、注意点があります。Numpy配列の形状を直接変更すると、新たな配列が作成されます。つまり、元の配列自体は変更されません。

例:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_arr = arr.reshape((5, 1))  # 新しい形状の配列を作成
print(new_arr)

出力:

[[1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]]

2. 要素の値の変更: Numpy配列の要素の値を変更するためには、インデックスを使用します。Numpy配列は0から始まるインデックスを持つため、要素へのアクセスは通常のPythonリストと同様に行います。

例:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr[0] = 10  # 要素の値を変更
print(arr)

出力:

[10  2  3  4  5]

3. 配列の結合: 複数のNumpy配列を結合するには、np.concatenate()関数を使用します。この関数は、指定した軸に沿って配列を結合します。

例:

import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr3 = np.concatenate((arr1, arr2))
print(arr3)

出力:

[1 2 3 4 5 6]

これらはNumpy配列の可変性と基本的な操作方法のいくつかです。Numpyはさまざまな数値計算タスクにおいて強力なツールですので、さらに詳細な操作方法や応用例を学ぶことをおすすめします。