ndarrayの形状変換

ndarrayの形状（shape）を変換する方法です。

reshape

reshapeを用いると既存のndarrayの形状を変換することができます。ただし変換前と変換後の要素数が異なってしまうような変換はできないため、要素の欠落は発生しません。

import numpy


na = numpy.array([[1, 10, 100], [2, 20, 200]])
na_reshape = numpy.reshape(na, [3, 2])

print(na.shape)
print(na)
print('-----------------------')
print(na_reshape.shape)
print(na_reshape)

# これはエラーとなる
# numpy.reshape(na, [1, 1])

(2, 3)
[[  1  10 100]
 [  2  20 200]]
-----------------------
(3, 2)
[[  1  10]
 [100   2]
 [ 20 200]]

ndarrayクラスにもreshapeメソッドが実装されているため、既存のインスタンスから形状変換を行うことも可能です。ただし元のndarrayには影響を与えず、新しい配列を戻り値として返します。

import numpy


na = numpy.array([[1, 10, 100], [2, 20, 200]])
na_reshape = na.reshape([3, 2])

print(na.shape)
print(na)
print('-----------------------')
print(na_reshape.shape)
print(na_reshape)

(2, 3)
[[  1  10 100]
 [  2  20 200]]
-----------------------
(3, 2)
[[  1  10]
 [100   2]
 [ 20 200]]

resize

resizeは変換前後で要素数が異なっていても構いません。そのため要素の欠落が発生する場合があります。

import numpy


na = numpy.array([[1, 10, 100], [2, 20, 200]])
na_resize = numpy.resize(na, [2, 2])

print(na.shape)
print(na)
print('-----------------------')
print(na_resize.shape)
print(na_resize)

(2, 3)
[[  1  10 100]
 [  2  20 200]]
-----------------------
(2, 2)
[[  1  10]
 [100   2]]

ndarrayクラスにもresizeメソッドが実装されているため、既存のインスタンスから形状変換を行うことも可能です。こちらは元のndarrayインスタンスに変更が加わります。

import numpy


na = numpy.array([[1, 10, 100], [2, 20, 200]])
print(na.shape)
print(na)

print('-----------------------')

na.resize([2, 2])
print(na.shape)
print(na)

(2, 3)
[[  1  10 100]
 [  2  20 200]]
-----------------------
(2, 2)
[[  1  10]
 [100   2]]