エレガントなSciPy ―Pythonによる科学技術計算

6

1 章　エレガントな NumPy：科学 Python の基礎

1.2

　

NumPy

の

N

次元配列

NumPy

の主要なデータ型の

1

つが

N

次元配列（

ndarray

、もしくは単に配列）です。

ndarray

は、

SciPy

の多数の優れたデータ処理技術を支えています。ここではその中でも、本事例のデータ

を処理するコードを強力でエレガントにしてくれる、ベクトル化とブロードキャスティングを紹介

します。

まず最初に、

ndarray

の性質を理解しましょう。

ndarray

は全要素が同じ型である必要がありま

す。本章の例では、整数型のデータが格納されます。

ndarray

を

N

次元と呼ぶのは、任意数の次

元がとれるからです。

1

次元配列は、おおまかに言うと

Python

のリストと一緒です。

import numpy as np

array1d = np.array([1, 2, 3, 4])

print(array1d)

print(type(array1d))

[1 2 3 4]

<class 'numpy.ndarray'>

NumPy

配列には、特定の属性とメソッドが付属しており、配列名の後にドットを付けてアクセ

スします。例えば、以下のようにすれば配列の形状（

shape

）が表示されます。

print(array1d.shape)

(4,)

上の例では、

1

つの数字が格納されたタプルにすぎません。なぜリストの場合のように

len

を使

わないのか疑問に思うかもしれませんね。上の例ではそれでもよいのですが、

2

次元配列には効か

ないのです。

ここでは、