騒々しいPythonのNumpy

1147 ワード

データのセットを想定
a = np.array([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6]
])
  • データシフト(第1列が1ビット後方に移動)
    a[:,0] = np.roll(a[:,0], 1)
    結果:
    [[4 2 3]
     [1 5 6]]
  • 条件修正
    a[a%2==0] = 0
    結果:
    [[1 0 3]
     [0 5 0]]
  • から1次元
    a.flatten()
    への移行結果:
    [1 2 3 4 5 6]
  • 再構成
    a.flatten().reshape(3,2)
    結果:
    [[1 2]
     [3 4]
     [5 6]]
  • 転置
    a.T
    結果:
    [[1 4]
     [2 5]
     [3 6]]
  • 行または列
    a = np.delete(a, 0, axis=0)   #      
    a = np.delete(a, [0, 1], axis=0)   #          
    a = np.delete(a, [0, 1], axis=1)   #          
    
  • を削除する.
  • 行または列の増加
    a = np.concatenate([a,a], axis=0)
    結果:
    [[1 2 3]
     [4 5 6]
     [1 2 3]
     [4 5 6]]
    a = np.concatenate([a,a], axis=1)
    結果:
    [[1 2 3 1 2 3]
     [4 5 6 4 5 6]]
  • 繰り返し
    a = np.repeat(a, 2, axis=1)
    結果:
    [[1 1 2 2 3 3]
     [4 4 5 5 6 6]]