NumPy matrix.copy() メソッド vs その他のコピー方法：使い分けのポイント

NumPy の matrix.copy() メソッド解説

メソッドの役割

matrix.copy() メソッドは、主に以下の目的で使用されます。

• オブジェクトの複製: オリジナルの matrix オブジェクトを変更せずに、そのコピーを作成したい場合。
• データの保護: オリジナルの matrix オブジェクトが変更される可能性がある場合、その変更の影響を受けないコピーを作成したい場合。
• 効率的な計算: 計算処理において、オリジナルの matrix オブジェクトを変更しないコピーを作成することで、メモリ使用量や計算速度を向上させる場合。

メソッドの動作

matrix.copy() メソッドは、オリジナルの matrix オブジェクトのすべての要素を新しいメモリ空間にコピーします。新しいオブジェクトは、オリジナルのオブジェクトと同じ形状、データ型、要素値を持ちます。

import numpy as np

# オリジナルの matrix オブジェクトを作成
matrix_orig = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# matrix.copy() メソッドを使用してコピーを作成
matrix_copy = matrix_orig.copy()

# コピーの要素を確認
print(matrix_copy)

# 結果:
# [[1 2]
#  [3 4]]

メソッドのオプション

matrix.copy() メソッドには、以下のオプション引数があります。

• order: コピーのメモリ配置順序を指定します。デフォルトは 'C' で、行優先順序になります。'F' を指定すると、列優先順序になります。

# 列優先順序でコピーを作成
matrix_copy = matrix_orig.copy(order='F')

• subok: コピーのサブクラスの扱い方を指定します。デフォルトは True で、オリジナルの matrix オブジェクトがサブクラスの場合、コピーもサブクラスになります。False を指定すると、コピーは常に ndarray オブジェクトになります。

# オリジナルの matrix オブジェクトがサブクラスの場合、コピーもサブクラスにする
matrix_copy = matrix_orig.copy(subok=True)

# オリジナルの matrix オブジェクトがサブクラスの場合、コピーは ndarray オブジェクトにする
matrix_copy = matrix_orig.copy(subok=False)

NumPy matrix.copy() メソッドのサンプルコード

オリジナルの matrix オブジェクトを変更せずにコピーを作成

import numpy as np

# オリジナルの matrix オブジェクトを作成
matrix_orig = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# matrix.copy() メソッドを使用してコピーを作成
matrix_copy = matrix_orig.copy()

# オリジナルのオブジェクトを変更
matrix_orig[0, 0] = 100

# コピーの内容を確認
print(matrix_copy)

# 結果:
# [[1 2]
#  [3 4]]

データの保護

import numpy as np

# オリジナルの matrix オブジェクトを作成
matrix_orig = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 計算処理でオリジナルのオブジェクトを変更
def modify_matrix(matrix):
  matrix[0, 0] = 100

# コピーを作成してから計算処理を実行
matrix_copy = matrix_orig.copy()
modify_matrix(matrix_copy)

# オリジナルのオブジェクトの内容を確認
print(matrix_orig)

# 結果:
# [[1 2]
#  [3 4]]

効率的な計算

import numpy as np

# 大きな matrix オブジェクトを作成
matrix_large = np.random.rand(1000, 1000)

# コピーを作成してから計算処理を実行
matrix_copy = matrix_large.copy()

# オリジナルのオブジェクトとコピーに対して計算処理を実行
def compute_sum(matrix):
  return np.sum(matrix)

start_time = time.time()
sum_orig = compute_sum(matrix_large)
end_time = time.time()
time_orig = end_time - start_time

start_time = time.time()
sum_copy = compute_sum(matrix_copy)
end_time = time.time()
time_copy = end_time - start_time

print(f"オリジナル: {sum_orig}, 時間: {time_orig}")
print(f"コピー: {sum_copy}, 時間: {time_copy}")

オプション引数の使用

import numpy as np

# オリジナルの matrix オブジェクトを作成
matrix_orig = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 列優先順序でコピーを作成
matrix_copy_f = matrix_orig.copy(order='F')

# サブクラスをndarrayに変換してコピーを作成
class MyMatrix(np.matrix):
  pass

matrix_orig = MyMatrix([[1, 2], [3, 4]])
matrix_copy_ndarray = matrix_orig.copy(subok=False)

# 結果を確認
print(matrix_copy_f)
print(matrix_copy_ndarray)

# 結果:
# [[1 3]
#  [2 4]]
# [[1 2]
#  [3 4]]

NumPy matrix オブジェクトのコピーを作成する他の方法

np.array() 関数を使用する

NumPy の np.array() 関数を使用して、matrix オブジェクトを新しい ndarray オブジェクトに変換できます。新しい ndarray オブジェクトは、元の matrix オブジェクトの内容のコピーになります。

import numpy as np

# オリジナルの matrix オブジェクトを作成
matrix_orig = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# np.array() 関数を使用してコピーを作成
matrix_copy = np.array(matrix_orig)

# 結果を確認
print(matrix_copy)

# 結果:
# [[1 2]
#  [3 4]]

スライシングを使用して、matrix オブジェクトの部分的なコピーを作成できます。

import numpy as np

# オリジナルの matrix オブジェクトを作成
matrix_orig = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# スライシングを使用してコピーを作成
matrix_copy = matrix_orig[:]

# 結果を確認
print(matrix_copy)

# 結果:
# [[1 2]
#  [3 4]]

np.copyto() 関数を使用する

NumPy の np.copyto() 関数を使用して、matrix オブジェクトの内容を別の配列にコピーできます。

import numpy as np

# オリジナルの matrix オブジェクトを作成
matrix_orig = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# np.copyto() 関数を使用してコピーを作成
matrix_copy = np.empty_like(matrix_orig)
np.copyto(matrix_copy, matrix_orig)

# 結果を確認
print(matrix_copy)

# 結果:
# [[1 2]
#  [3 4]]

• matrix.copy() メソッドは、最もシンプルで効率的な方法です。
• np.array() 関数は、matrix オブジェクトを ndarray オブジェクトに変換する場合に便利です。
• スライシングは、matrix オブジェクトの部分的なコピーを作成する場合に便利です。
• np.copyto() 関数は、既存の配列に matrix オブジェクトの内容をコピーする場合に便利です。