PythonとJavaScriptではじめるデータビジュアライゼーション

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7.1　NumPy 配列

In [4]: a = a.reshape([2, 4])

In [5]: a

Out[5]:

array([[1, 2, 3, 4],

[5, 6, 7, 8]])

In [6]: print_array_details(a)

Dimensions: 2, shape: (2, 4), dtype: int64

また、

8

要素配列を

3

次元配列に変換することもできます。

In [7]: a = a.reshape([2, 2, 2])

In [8]: a

Out[8]:

array([[[1, 2],

[3, 4]],

[[5, 6],

[7, 8]]])

In [9]: print_array_details(a)

Dimensions: 3, shape: (2, 2, 2), dtype: int64

形状と数値型は、配列の作成時や後からでも指定できます。配列の数値型を変更する最も簡単な

方法は、

astype

メソッドを使って元の配列のサイズを変更した新しい型を持つコピーを作成する

方法です

†

。

In [0]: x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.int32) #

❶

In [1]: x.shape

Out[1]: (2, 3)

In [2]: x.shape = (6,)

In [3]: x

Out[3]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

In [4] x = x.astype('int64')

In [5]: x.dtype ...