(numpy)特定の軸に対して全て同じ値を入れる
めも。
numpyで、特定の軸に対して全て同じ値やarrayを入れたい時があった。例えば二次元の場合、
a = np.zeros((5, 5)) #array([[ 0., 0., 0., 0., 0.], # [ 0., 0., 0., 0., 0.], # [ 0., 0., 0., 0., 0.], # [ 0., 0., 0., 0., 0.], # [ 0., 0., 0., 0., 0.]])
に対して、全ての列に[0, 1, 2, 3, 4]を入れたいとする。その場合、以下のような操作を行うことで実現できる。
b = np.arange(5) # array([0, 1, 2, 3, 4]) a[:, :] = b[:, None] # a #array([[ 0., 0., 0., 0., 0.], # [ 1., 1., 1., 1., 1.], # [ 2., 2., 2., 2., 2.], # [ 3., 3., 3., 3., 3.], # [ 4., 4., 4., 4., 4.]]) # b[:, None] #array([[0], # [1], # [2], # [3], # [4]])
bのshapeは(5,)となっており、1次元arrayである。ここにb[:, None]と書くことで、Noneの場所にaxisが追加されることになる。この場合、b.shapeは(5, 1)となる。b.reshape(-1, 1) と結果は同じである。
対象とするaxis以外のshapeが等しい場合、そのaxisに渡って全ての値が代入される(上の例ではaxis=1に対して、同じ値[0, 1, 2, 3, 4]が代入された)。3次元以上の場合も同様に書ける。
a = np.zeros((5, 5, 3)) # a[:, :, 0] #array([[ 0., 0., 0., 0., 0.], # [ 0., 0., 0., 0., 0.], # [ 0., 0., 0., 0., 0.], # [ 0., 0., 0., 0., 0.], # [ 0., 0., 0., 0., 0.]]) b = np.arange(25).reshape(5, 5) # b #array([[ 0, 1, 2, 3, 4], # [ 5, 6, 7, 8, 9], # [10, 11, 12, 13, 14], # [15, 16, 17, 18, 19], # [20, 21, 22, 23, 24]]) a[:, :, :] = b[:, :, None] # a[:, :, 0], それ以降も同様 #array([[ 0, 1, 2, 3, 4], # [ 5, 6, 7, 8, 9], # [10, 11, 12, 13, 14], # [15, 16, 17, 18, 19], # [20, 21, 22, 23, 24]])
今までわざわざ軸に関してforループを回していたが、これ一行で書けることを知った。shapeさえあっていれば任意の軸で実行可能である。
a = np.zeros((5, 5, 3)) b = np.arange(15).reshape(5, 3) # b #array([[ 0, 1, 2], # [ 3, 4, 5], # [ 6, 7, 8], # [ 9, 10, 11], # [12, 13, 14]]) a[:, :, :] = b[:, None, :] # a[:, 0, :] #array([[ 0, 1, 2], # [ 3, 4, 5], # [ 6, 7, 8], # [ 9, 10, 11], # [12, 13, 14]]) # a[:, :, 0] #array([[ 0., 0., 0., 0., 0.], # [ 3., 3., 3., 3., 3.], # [ 6., 6., 6., 6., 6.], # [ 9., 9., 9., 9., 9.], # [ 12., 12., 12., 12., 12.]])
