PythonのNumPyにおける軸（axis）の操作方法【初心者向け】

PythonのNumPyにおける軸の操作方法について解説します。

そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。

 

 

NumPyにおける軸（axis）とは

NumPy では軸(axis)を指定して合計や平均値を求めることができます。軸(axis)は次元方向と一致しています。例えば2次元配列を例にすると、行方向がaxis=0、列方向がaxis=1となります。3次元になった場合は奥行き方向がaxis=2となります。

例えば以下の配列を例にすると、軸(axis)を指定した合計の計算結果は以下のようになります。分かりづらい場合はこのように図で考えるようにしましょう。

axis=0方向で合計した値 = (0+2+4, 1+3+5) = (6, 9)
axis=1方向で合計した値 = (0+1, 2+3, 4+5) = (1, 5, 9)

 

軸（axis）を操作する方法

NumPy で軸(axis)を操作するには以下のように指定します。以下はsum(合計)メソッドの例です。

numpy配列.sum(axis=n)

nには軸(axis)の数を指定します。メソッドはsumの他、mean(平均)やmax(最大)、min(最小)などを指定できます。詳しくは公式ドキュメントを参考にしてください。

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.sum.html

 

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実際に書いてみよう

まずは NumPy をインストールしましょう。パソコンが Macならターミナル、Windowsならコマンドプロンプトから以下のコマンドでインストールします。なお、事前に Python のインストールが必要です。

pip install numpy

プログラムは Python インタプリタで入力していきます。まずは対象となる配列を準備しましょう。ここでは range メソッドで1次元の連続した値の配列を作成し、reshape により2次元に変換しています。 reshape に -1 を指定すると要素数から自動的に値を設定します。よく使うテクニックですので覚えておくようにしましょう。

# 必要なライブラリをインポートする
import numpy as np
# rangeメソッドを用いて1次元の配列を作成する
a = np.array(range(0,6))
# 1次元の配列を2次元に変換する
a = a.reshape(3,-1)
# 配列の内容を表示する
print(a)

実行結果は以下のようになります。

[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

それでは、軸(axis)を指定して結果を見てみましょう。

a.sum(axis=0)

実行結果は以下のようになります。縦方向に集計された結果が表示されます。

array([6, 9])

軸(axis)を1に変更してみます。

a.sum(axis=1)

実行結果は以下のようになります。

array([1, 5, 9])

 

この記事を監修してくれた方 太田和樹（おおたかずき） ITベンチャー企業のPM兼エンジニア 普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。 開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント 地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

 

 

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