Pythonのreshapeメソッドの使い方を現役エンジニアが解説【初心者向け】

Pythonのreshapeメソッドの使い方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とは

NumpyとはPythonで数値計算を効率的に行えるモジュールです。
特に多次元配列の計算を効率よく行うことができます。

Pythonの組み込み型にも多次元配列を扱えるリスト型が存在しますが、Numpyには様々な数値計算を行うメソッドが用意されており、リスト型よりも、より効率よく処理を行うことができます。

Numpy公式サイト(英語)

Numpyを利用する際はpipまたはcondaでインストールが必要です。

以下はpipのインストール例です。

pip install numpy

プログラムでNumpyを使用する際はimportを使います。

以下のように別名「np」を指定するのが一般的です。

import numpy as np

Numpyの表はnumpy.ndarrayという型で定義されており、「np.array」で初期化を行えます。

mylist = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

 

numpy.reshapeメソッドの使い方

配列の形を変えるのがreshapeメソッドです。
reshapeメソッドはndarrayに対して使用します。

結果は新たなndarrayとして返されます。

mylist.reshape(引数1, 引数2, ...)

引数1には1次元目のサイズを、引数2には2次元目のサイズを指定します。
また「-1」を指定すると、残りのサイズを自動的に計算して指定を行います。

 

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実際に書いてみよう

今回のサンプルプログラムでは reshape メソッドの使い方を確認します。

はじめに numpy モジュールをimportします。

import numpy as np

もととなるndarrayは以下となります。

mylist = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

型を確認してみましょう。numpy.ndarray型であることが確認できます。

print(type(mylist))

 

numpy.ndarray

まずは基本的な例です。

mylist2 = mylist.reshape(2, 4)
print(mylist2)

実行結果は以下のようになります。

1次元目が2、2次元目が4のサイズの配列に変換されます。

[[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]]

次は-1を使った例です。

mylist3 = mylist.reshape(2, 2, -1)
print(mylist3)

実行結果は以下のようになります。

1次元目が2、2次元目が2で指定されているので残りのサイズである2が3次元目に設定されます。

[[[1 2]
 [3 4]]

[[5 6]
 [7 8]]]

単に-1だけを指定すると以下のようになります。

mylist4 = mylist.reshape(-1)
print(mylist4)

実行結果は以下のようになります。

[1 2 3 4 5 6 7 8]

 

監修してくれたメンター

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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