【Numpy入門 np.concatenate】配列同士の結合操作をマスターしよう！

2024年3月1日

フクロウ

この記事では、複数の配列を結合して新しい配列を生成する、np.concatenateについて紹介します。np.concatenate関数を関数名が長くてちょっと覚えづらいかも知れませんが、使い方は簡単です。

この記事では、以下の二つの例を解説しています。

np.concatenateで一次元配列同士を結合する
np.concatenateで多次元配列同士を結合する

これらの方法がわからない方はこの記事を読んで、使い方をマスターしちゃいましょう！

np.concatenateの使い方

※この記事のコードは、jupyter notebookやjuputer labを使って書かれています。
コードを試すときは是非これらを使ってみてください。

サンプル配列の用意

まずはnp.concatenateの動作を確かめるために、サンプル配列を用意します。

# コード In [1]:
import numpy as np

# コード In [2]:
def array_info(x):
    print("配列のshape", x.shape)
    print("配列の要素のデータ型", x.dtype)
    print("配列の中身n",x,"n")

a = np.arange(0, 5 )
b = np.arange(5, 10)
c = np.arange(10,20)
c = np.reshape(c, (2,5))

# コード In [3]:
array_info(a)
array_info(b)
array_info(c)

# 出力結果 [3]:
配列のshape (5,)
配列の要素のデータ型 int64
配列の中身
 [0 1 2 3 4]

配列のshape (5,)
配列の要素のデータ型 int64
配列の中身
 [5 6 7 8 9]

配列のshape (2, 5)
配列の要素のデータ型 int64
配列の中身
 [[10 11 12 13 14]
 [15 16 17 18 19]]

一次元配列同士の連結

np.concatenateを使って、一次元配列同士を連結させてみましょう。

# コード In [4]:
concat_ab = np.concatenate([a,b])
concat_ab_axis0 = np.concatenate([a,b], axis=0) # 上と同じ結果になります

print(concat_ab)
print(concat_ab_axis0)

# 出力結果 [4]:
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

このように、np.concatenateで配列aに配列bの要素を追加した新しい配列を作ることができます。また、一次元配列同士のconcatenateでは、axisに1以上の値を指定するとエラーになります。

# コード In [5]:
np.concatenate([a,b], axis=1)

[発生するエラー]

---------------------------------------------------------------------------
AxisError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-9a119ef218a7> in <module>()
----> 1 np.concatenate([a,b], axis=1)

AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 1

２次元配列同士の連結

２次元配列などの多次元配列でも、この関数を使って結合する事ができます。axisの値でどの軸方向に連結するかを決められるので、この値に注意してください。まずは最初に作ったaとbの配列を2次元配列化しておきましょう。

# コード In [6]:
a2 = a[None,:]
b2 = b[None,:]

array_info(a2)
array_info(b2)

# 出力結果 [6]:
配列のshape (1, 5)
配列の要素のデータ型 int64
配列の中身
 [[0 1 2 3 4]]

配列のshape (1, 5)
配列の要素のデータ型 int64
配列の中身
 [[5 6 7 8 9]]

それではa2, b2, cの配列を使ったサンプルコードを見てみましょう。

# コード In [7]:
concat_a2b2_axis0 = np.concatenate([a2,b2], axis=0)
concat_a2b2_axis1 = np.concatenate([a2,b2,a2], axis=1)

array_info(concat_a2b2_axis0)
array_info(concat_a2b2_axis1)

# 出力結果 [7]:
配列のshape (2, 5)
配列の要素のデータ型 int64
配列の中身
 [[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]]

配列のshape (1, 15)
配列の要素のデータ型 int64
配列の中身
 [[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4]]

axisの指定方法はnp.sumなどと同じです。

つまりaxisに指定した軸方向に新しい要素を追加するため、axisによっては配列の形状が噛み合わないとエラーが発生します。

# コード In [8]:
np.concatenate([a2,c], axis=0)

# 出力結果 Out [8]:
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [10, 11, 12, 13, 14],
       [15, 16, 17, 18, 19]])

# コード In [9]:
np.concatenate([a2,c], axis=1)

[発生するエラー]

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-0ebc4fe6d126> in <module>()
----> 1 np.concatenate([a2,c], axis=1)

ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly