Python で配列の配列を作成する方法 (例付き)

次の 2 つの方法のいずれかを使用して、NumPy パッケージを使用して Python で配列の配列を作成できます。

方法 1: 個々のテーブルを結合する

 import numpy as np

array1 = np. array ([1, 2, 3])
array2 = np. array ([4, 5, 6])
array3 = np. array ([7, 8, 9])

all_arrays = np. array ([array1, array2, array3])

方法 2: テーブルの配列を直接作成する

 import numpy as np

all_arrays = np. array ([[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6],
                       [7, 8, 9]])

次の例は、各メソッドを実際に使用する方法を示しています。

方法 1: 個々のテーブルを結合する

次のコードは、個々の配列を単純に結合することによって配列の配列を作成する方法を示しています。

 import numpy as np

#define individual arrays
array1 = np. array ([10, 20, 30, 40, 50])
array2 = np. array ([60, 70, 80, 90, 100])
array3 = np. array ([110, 120, 130, 140, 150])

#combine individual arrays into one array of arrays
all_arrays = np. array ([array1, array2, array3])

#view array of arrays
print (all_arrays)

[[ 10 20 30 40 50]
 [60 70 80 90 100]
 [110 120 130 140 150]]

方法 2: テーブルの配列を直接作成する

次のコードは、配列の配列を直接作成する方法を示しています。

 import numpy as np

#create array of arrays
all_arrays = np. array ([[10, 20, 30, 40, 50],
                       [60, 70, 80, 90, 100],
                       [110, 120, 130, 140, 150]])

#view array of arrays
print (all_arrays)

[[ 10 20 30 40 50]
 [60 70 80 90 100]
 [110 120 130 140 150]]

この配列の配列は、前の方法を使用して作成されたものと一致することに注意してください。

配列の配列の要素にアクセスする方法

Shape関数を使用して、配列の配列の次元を取得できます。

 print ( all_arrays.shape )

(3, 5)

これは、表の表には 3 行 5 列があることがわかります。

size関数を使用すると、配列の配列に合計値がいくつあるかを確認できます。

 print ( all_arrays.size )

15

これは、配列配列内に合計 15 個の値があることがわかります。

括弧を使用すると、テーブルの配列内の特定の位置にある要素にアクセスできます。

たとえば、次の構文を使用して、インデックス位置 3 にある最初の配列の値を取得できます。

 print (all_arrays[0, 3])

40

この構文を使用して、配列の配列内の任意の値にアクセスできます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、Python で配列を使用して他の一般的な操作を実行する方法について説明します。

Python で配列を連結する方法
NumPy 配列から Pandas DataFrame を作成する方法
Pandas DataFrame を NumPy 配列に変換する方法