Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

2.5

 配列の計算：ブロードキャスト

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2.5

 配列の計算：ブロードキャスト

前の節では、

NumPy

のユニバーサル関数を使って演算をベクトル化し、動作の遅い

Python

ルー

プを取り除く方法を見てきました。ベクトル化操作のもう

1

つの手段は、

NumPy

のブロードキャ

スト機能を使用することです。ブロードキャストは、異なるサイズの配列に対して二項

ufunc

（加

算、減算、乗算など）を適用するための一連のルールです。

2.5.1

 ブロードキャストの基礎

同じサイズの配列の場合、二項演算は要素ごとに実行されることを思い出してください。

In[1]: import numpy as np

In[2]: a = np.array([0, 1, 2])

b = np.array([5, 5, 5])

a + b

Out[2]: array([5, 6, 7])

ブロードキャストでは、この種の二項演算を異なるサイズの配列に対して実行できます。例えば、

スカラー（ゼロ次元の配列と考える）と配列の加算がそのまま行えます。

In[3]: a + 5

Out[3]: array([5, 6, 7])

これは値

5

をコピーして配列

[5, 5, 5]

に引き伸ばした上で、配列

a

との加算を行う操作と考え

られます。

NumPy

ブロードキャストの利点は、実際にはこの値のコピーが行われないところにあ

るのですが、ブロードキャストの仕組みを考える際には、こうした方がわかりやすくなります。

同様に高次元の配列にも拡張できます。

2

次元配列と

1

次元配列の加算を見てみましょう。 ...