PythonのNumPyのconcatenate関数の使い方について現役エンジニアが解説【初心者向け】

PythonのNumPyのconcatenate関数の使い方について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

Pythonについてそもそも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。

 

 

目次

1. NumPyとは
2. concatenate関数の使い方
3. 実際に書いてみよう
4. まとめ

 

NumPyとは

Numpyとは、Pythonで数学的な計算を簡単に行うためのライブラリです。

例えば平均や分散、標準偏差といった統計量の計算や、sinやcosなどの三角関数の計算が簡単にできます。Numpyでは通常のPythonのリストとは異なり、ndarrayという独自のデータ型の配列が用いられるのが特徴です。

Numpyは以下のようにnpという名前をつけてインポートされるのが一般的です。

import numpy as np

 

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concatenate関数の使い方

concatenate関数は複数のndarrayを結合して新たなndarrayを作るための関数です。

ただし、「一次元配列から二次元配列にする」といった次元を増やすような連結はできません。あくまでも元の配列と同じ次元に限った連結になります。ちなみに英単語としてのconcatenateは「連結する」という意味です。そのままですね。

concatenate関数の引数には、複数のndarrayをリストにして渡してあげます。この意味が少しわかりづらいかもしれませんが、例えばaとbの2つのndarrayがあったとしたら、[a,b]が第一引数になるという意味ですね。また、第二引数にはaxisの値を設定します。axisというのは軸の向きを表します。

例えば2次元配列について考える場合はaxis=0が行方向を表し、axis=1が列方向を表します。第二引数は設定しなくてもOKです。何も設定しなければデフォルト値としてaxis=0が設定されます。

実際に書いてみよう

説明が長くなってしまいましたが、実際にconcatenate関数を使ってみましょう。

一次元配列の連結

サンプルコード

import numpy as np

a = np.arange(10)

print("aは",a)

b = np.arange(10)

print("bは",b)

c = np.concatenate([a,b], axis=0)

print("cは",c)

 

実行結果

aは [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

bは [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

cは [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

 

二次元配列の連結

サンプルコード

a = np.arange(10).reshape(2,5)

print("aは",a)

b = np.arange(10).reshape(2,5)

print("bは",b)

c = np.concatenate([a,b], axis=0)

print("cは",c)

d = np.concatenate([a,b], axis=1) 

print("dは",d)

実行結果

aは [[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9]]
bは [[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9]]
cは [[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9] [0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9]]
dは [[0 1 2 3 4 0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9 5 6 7 8 9]]

これだけだと少しわかりづらいと思うので補足しておくと、以下のように連結されているというわけですね。

まとめ

この記事ではPythonのNumPyのconcatenate関数の使い方について解説しました。

配列を自由自在に連結できるとデータ操作に柔軟性が生まれますので、是非とも使いこなせるようになりましょう。

監修してくれたメンター

柴山真沙希（しばやままさき） 大手IT企業などでエンジニアとして2年ほど勤務した後、個人事業主としてプログラミングスクール「エンペサール」を経営。子供から大人まで幅広い層を対象にプログラミングを教えている。 得意言語はPython, HTML, CSSで、機械学習やデータ分析、スクレイピングなどが得意。サッカー観戦や読書が趣味である。

 

 

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