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

A.2

 配列操作：応用編

493

order

引数を与えることができます。この引数に設定する値は、通常は

'C'

か

'F'

です（あまり使われな

いオプションとして

'A'

や

'K'

もあります。詳しくは

NumPy

のドキュメントを参照してください。また、

これらのオプションによる変化を、先ほどの図A-3で説明しています）。次の例では、

ravel

の処理順序

を変えた結果を比較しています。

In [31]: arr = np.arange(12).reshape((3, 4))

In [32]: arr

Out[32]:

array([[ 0, 1, 2, 3],

[ 4, 5, 6, 7],

[ 8, 9, 10, 11]])

In [33]: arr.ravel()

Out[33]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]

)

In [34]: arr.ravel('F')

Out[34]: array([ 0, 4, 8, 1, 5, 9, 2, 6, 10, 3, 7, 11])

2

次元より高い次元の配列の再成形は、多少難解に感じるかもしれません（図A-3を参照）。

C

型順序

と

Fortran

型順序の違いのポイントは、どの次元を先に走査するのか、という点です。

C型、つまり行優先の順序

より高い次元を先にトラバースする（例えば、第

0

軸の処理に進む前に第

1

軸を処理する）。

Fortran型、つまり列優先の順序

より高い次元を後にトラバースする（例えば、第

1

軸の処理に進む前に第