Pythonにおけるflatten()の利用方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

Pythonにおけるflatten()の利用方法について解説します。これが使えるようになると多次元配列を一次元配列に変換することができます。

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。

 

 

flatten()とは？

flattenとは、n次元のNumpy配列を1次元のNumpy配列に変換するメソッドです。

通常のPythonのリストに対しては、Numpy配列に変換し、flattenをしてから、Numpyのtolistメソッドを使って通常の配列に戻すことで同じことができます。

このメソッドは、よくニューラルネットワークの実装をする際に用います。なお、reshapeメソッドについて知っていれば、reshape(N, )などと1次元に変換する場合と同じ挙動です。

ただ、変換後の要素数を気にする必要がなく、一目で1次元に変換していることがわかるので、flattenメソッドもよく用いられます。

flatten()の使い方

まず、flattenはNumpyライブラリのメソッドであるため、外部ライブラリであるNumpyをインストールする必要があります。ターミナルで以下のコマンドからNumpyライブラリをインストールしましょう。

pip install numpy

そして、プログラム内で使う場合は、importを忘れずに行いましょう。

import numpy as np

flattenメソッドは、Numpy配列のメソッドとして以下のように使われます。

np.ndarray.flatten(order)

ここで、ndarrayはNumpy配列のことで、orderは、”C”, “F”, “A”, “K”などから選べますが、通常このパラメータを指定することはないので、気にする必要はありません。　　　　　　デフォルトは”C”で、直感的な1次元への変換が実現できます。

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flatten()を利用してn次元配列を変換してみよう

それでは実際にflattenメソッドを使ってみましょう。

import numpy as np
# 2次元
list1 = np.array([[1,2], [3,4]])
print(list1.flatten())
# [1, 2, 3, 4]
# 3次元
list2 = np.array([[[1,2], [3,4]],[[5 ,6], [7,8]]])
print(list2.flatten())
# [1 2 3 4 5 6 7 8]

1つ目の例は2次元です。1行目、2行目の順で直感的な方法で1次元へ変換ができていることがわかります。

2つ目の例は3次元です。3次元の場合も1行1列目、1行2列目、2行1列目, …と行った順で直感的な方法で1次元へ変換ができていることがわかります。

引数も特に不要な覚えやすい関数だと思うので、ぜひ実際に使ってみることをおすすめします。

監修してくれたメンター

菊田俊平（きくたしゅんぺい） AIリサーチャー・AIエンジニア。 大学での研究と、スタートアップ企業でAIの開発を行う。推薦システム、動画の分類API、データプロダクトの開発経験あり。

 

 

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