【NumPy】配列（ndarray）の属性情報の確認方法

Python でデータ分析に使用される NumPy の 配列（ndarray）の属性情報を確認する方法を解説します。

配列（ndarray）の属性情報の確認方法

Pyhon のデータ分析では、NumPy がよく使用されます。NumPy を扱う上でも重要なデータ構造が配列である ndarray です。

データ分析の際には、配列の各種情報を確認したくなることがありますが、ndarray は各種属性情報を持っており、簡単に参照することができます。

この記事では、配列（ndarray）の属性情報を確認する方法を紹介します。

配列の型を確認する dtype

配列の型を確認するには、dtype 属性を使用します。

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(data)
print(f'dtype: {data.dtype}')

【実行結果】
[1 2 3 4 5]
dtype: int32

例では、int32 という数値の配列であることが確認できます。

配列の要素数を確認する size

配列の要素数を確認するには、size 属性を使用します。

import numpy as np

data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(data)
print(f'size: {data.size}')

【実行結果】
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
size: 9

例では、3 × 3 の配列ですが、size が返すのはすべての要素数（例では 9）になっていることに注意してください。

配列の形状（n × m × …）を確認するには、後述の shape 属性で確認してください。

配列の形状を確認する shape

配列の形状（n × m × …）を確認するには、shape 属性を使用します。

import numpy as np

data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(data)
print(f'shape: {data.shape}')

【実行結果】
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
shape: (3, 3)

配列の次元数を確認する ndim

配列の次元数を確認するには、ndim 属性を使用します。

import numpy as np

data = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print(data)
print(f'ndim: {data.ndim}')

【実行結果】
[[[1 2]
  [3 4]]

 [[5 6]
  [7 8]]]
ndim: 3

配列の１要素のバイトサイズを確認する itemsize

配列の 1 要素のバイトサイズを確認するには、itemsize 属性を使用します。

import numpy as np

data = np.random.randint(0, 10, 10)
print(data)
print(f'itemsize: {data.itemsize} bytes')

【実行結果】
[0 5 8 0 0 1 8 7 7 0]
itemsize: 4 bytes

例では、配列の 1 要素が 4 バイトであることを意味しています。

配列全体のバイトサイズを確認する nbytes

itemsize は 1 要素のバイトサイズを確認できるものでした。配列全体のバイトサイズを確認する場合は、nbytes 属性を使用します。

import numpy as np

data = np.random.randint(0, 10, 10)
print(data)
print(f'nbytes: {data.nbytes} bytes')

【実行結果】
[0 2 6 2 6 4 3 9 5 9]
nbytes: 40 bytes

itemsize の確認では 4 バイトであったため、10 要素持つ配列での nbytes の値は 40 バイトとなることが分かります。

まとめ

Python でデータ分析に使用される NumPy の 配列（ndarray）の属性情報を確認する方法を解説しました。

この記事では、ndarray の代表的な属性 (dtype、size、shape、ndim、itemsize、nbytes) の確認方法を紹介しています。

データ分析の際には、配列の状況がどのようになっているかをよく確認しながら進めるのが適切です。ndarray の属性をうまく活用してください。

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プログラミング言語はこれまでC、C++、JAVA等を扱ってきましたが、最近では特に機械学習等の分析でも注目されているPythonについてとても興味をもって取り組んでいます。これまでの経験をもとに、Pythonに興味を持つ方のお役に立てるような情報を発信していきたいと思います。どうぞよろしくお願いいたします。

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