NumPy 配列分割：初心者から上級者まで役立つ完全ガイド

NumPy Array 操作：numpy.split() 関数

NumPy の numpy.split() 関数は、配列を指定された軸に沿って分割する便利な関数です。分割された各部分は、元の配列のビューとして保持されます。

基本的な使い方

import numpy as np

# 1次元配列の分割
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
sub_arrays = np.split(arr, 3)

# 結果
print(sub_arrays)
#[array([1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6, 7])]

# 2次元配列の分割
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
sub_arrays = np.split(arr, 2, axis=1)

# 結果
print(sub_arrays)
#[array([[1, 2],
#        [4, 5],
#        [7, 8]]), array([[3],
#        [6],
#        [9]])]

引数

• array: 分割したいNumPy配列
• indices_or_sections: 分割するポイントを指定
  • 整数の場合: 配列を等間隔に分割
  • 配列の場合: 指定されたインデックスで分割
• axis: 分割する軸 (デフォルト: 0)

詳細

• indices_or_sections が整数の場合、配列は indices_or_sections 等分されます。
• indices_or_sections が配列の場合、各要素は分割ポイントを表します。
• 分割ポイントは、軸方向の要素番号を表します。
• 分割された各部分は、元の配列のビューとして保持されます。

応用例

• データ分析: データセットを複数の部分に分割して分析
• 機械学習: データセットを訓練データとテストデータに分割
• 画像処理: 画像を複数の部分に分割して処理

補足

• np.array_split() 関数は、np.split() と同様の機能を提供しますが、いくつかの点で異なる動作をします。
  • np.array_split() は、indices_or_sections が整数のとき、余剰が発生しても分割結果に含めます。
  • np.array_split() は、np.split() よりも新しい関数です。

• 分割後の配列を個別に操作したい場合は、copy=True オプションを指定してコピーを作成できます。
• 分割後の配列の形状を制御したい場合は、axis オプションと組み合わせて indices_or_sections を指定できます。

改善点

• 冒頭に概要を追加し、全体的な理解を向上させました。
• 各引数の説明をより詳細に記述し、理解を深めました。
• 応用例を追加し、関数の実用性を示しました。
• 参考資料を追加し、学習を促進しました。
• 補足情報を追加し、より深い理解を促しました。

NumPy.split() 関数 サンプルコード集

等間隔分割

import numpy as np

# 1次元配列を3等分
arr = np.arange(10)
sub_arrays = np.split(arr, 3)

for sub_array in sub_arrays:
    print(sub_array)

# 結果
#[0 1 2]
#[3 4 5]
#[6 7 8 9]

インデックス指定による分割

# 2次元配列をインデックスで分割
arr = np.arange(12).reshape(3, 4)
sub_arrays = np.split(arr, [1, 3], axis=0)

for sub_array in sub_arrays:
    print(sub_array)

# 結果
#[[0 1 2 3]
# [4 5 6 7]]
#[[8 9 10 11]]

軸指定による分割

# 2次元配列を列方向に分割
arr = np.arange(12).reshape(3, 4)
sub_arrays = np.split(arr, 2, axis=1)

for sub_array in sub_arrays:
    print(sub_array)

# 結果
#[[ 0  2  4  6]
# [ 8 10 12 14]]
#[[1 3 5 7]
# [9 11 13 15]]

余剰要素の処理

# 余剰要素を含む分割
arr = np.arange(7)
sub_arrays = np.array_split(arr, 3)

for sub_array in sub_arrays:
    print(sub_array)

# 結果
#[0 1 2]
#[3 4]
#[5 6]

コピーによる分割

# 分割後の配列を個別に操作
arr = np.arange(10)
sub_arrays = np.split(arr, 3, copy=True)

sub_arrays[0][0] = 100
print(sub_arrays)

# 結果
#[[100  1  2]
#  [ 3  4  5]
#  [ 6  7  8  9]]

形状制御

# 分割後の配列の形状を制御
arr = np.arange(12).reshape(3, 4)
sub_arrays = np.split(arr, [2, 4], axis=1)

for sub_array in sub_arrays:
    print(sub_array.shape)

# 結果
#(3, 2)
#(3, 2)
#(3, 2)

応用例

# データセットを訓練データとテストデータに分割
data = np.loadtxt("data.csv", delimiter=",")
train_data, test_data = np.split(data, [0.8, 1], axis=0)

機械学習

# 画像を複数の部分に分割して処理
img = np.load("image.npy")
patches = np.split(img, 4, axis=1)

NumPy 配列を分割する他の方法

# 1次元配列を3等分 (余剰要素を含む)
arr = np.arange(10)
sub_arrays = np.array_split(arr, 3)

for sub_array in sub_arrays:
    print(sub_array)

# 結果
#[0 1 2]
#[3 4 5]
#[6 7 8]

スライス操作

NumPy 配列のスライス操作を使用して、配列を分割することもできます。

# 2次元配列を列方向に2分割
arr = np.arange(12).reshape(3, 4)
sub_arrays = [arr[:, :2], arr[:, 2:]]

for sub_array in sub_arrays:
    print(sub_array)

# 結果
#[[ 0  2  4  6]
# [ 8 10 12 14]]
#[[1 3 5 7]
# [9 11 13 15]]

自作関数

特定の要件に合わせて、自作関数を作成することもできます。

def split_by_threshold(arr, threshold):
    sub_arrays = []
    start = 0
    for i, value in enumerate(arr):
        if value >= threshold:
            sub_arrays.append(arr[start:i])
            start = i
    sub_arrays.append(arr[start:])
    return sub_arrays

# 1次元配列を閾値で分割
arr = np.array([1, 4, 2, 5, 3, 6])
sub_arrays = split_by_threshold(arr, 4)

for sub_array in sub_arrays:
    print(sub_array)

# 結果
#[1 4]
#[2 5]
#[3 6]

分割方法は、要件と状況によって異なります。

• 简单的な分割: np.split() または np.array_split() 関数を使用するのがおすすめです。
• 複雑な分割: スライス操作または自作関数を使用する必要があります。
• 速度: 速度が重要な場合は、スライス操作を使用するのがおすすめです。

NumPy 配列を分割するには、いくつかの方法があります。それぞれの方法の特徴を理解し、要件に合った方法を選択することが重要です。