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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章 

NumPy

の基礎：配列とベクトル演算

高次元配列の場合、

transpose

の引数に軸の順序を与え、その順に入れ替えることができます。

In [132]: arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4))

In [133]: arr

Out[133]:

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

[ 4, 5, 6, 7]],

[[ 8, 9, 10, 11],

[12, 13, 14, 15]]])

In [134]: arr.transpose((1, 0, 2))

Out[134]:

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

[ 8, 9, 10, 11]],

[[ 4, 5, 6, 7],

[12, 13, 14, 15]]])

この結果、

2

番目の軸が先頭になり、

1

番目の軸が

2

番目に入れ替わり、

3

番目の軸はそのままとなり

ました。

ndarray

の属性

.T

で得られる転置行列は、軸入れ替えの特別なケースです。

swapaxes

はこれを一般

化し、任意の軸順序で転置できます。

In [135]: arr

Out[135]:

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

[ 4, 5, 6, 7]],

[[ 8, 9, 10, 11],

[12, 13, 14, 15]]])

In [136]: arr.swapaxes(1, 2)

Out[136]:

array([[[ 0, 4],

[ 1, 5],

[ 2, 6],

[ 3, 7]],

[[ 8, 12],

[ ...