Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

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付録

A

 

NumPy

：応用編

●

ストライドのタプル：各次元の方向に要素を

1

つ進めるための「歩幅」のバイト数を表す整数値の

タプル

ndarray

の内部構造の簡単な模式図については、図A-1を参照してください。

例えば、次のように、

10

×

5

の配列に対しては、形状の属性

shape

に

(10, 5)

が格納されます。

In [10]: np.ones((10, 5)).shape

Out[10]: (10, 5)

また、例えば、典型的な（つまり、

C

型の順序の）

float64

（

8

バイト）値の

3

×

4

×

5

の配列であれば、

ストライドは

(160, 40, 8)

＊

1

となります（ストライドについて知っておくと計算速度の理解や改善に役

立つ場合があります。というのも一般的に、ある軸のストライドが大きい場合は、その軸に沿って計算

を行うためのコストが大きくなるからです）。

In [11]: np.ones((3, 4, 5), dtype=np.float64).strides

Out[11]: (160, 40, 8)

NumPy

を普通に使っている分には、配列のストライドを気にする場面は多くありません。ただし、

ストライドは「ゼロコピー」

＊

2

な配列のビューを作成する際に必要不可欠な要素です。また、ストライド

が負の値を取ることもあります。ストライドに負の値を与えることで、メモリ上で配列を「後ろ」へ進む

ことが可能になります（ストライドが負である例として、例えば

obj[::-1]

や

obj[:, ::-1]

などのスラ

イ