【NumPy入門 np.ndarray.shape】配列の形状を確認するshapeの使い方

こんにちは！インストラクターのフクロウです！

NumPyの配列は様々な計算で使うことができますが、複雑な計算になると配列の形状が分かりづらくなりますね。行列計算（特に内積や外積）では配列の形状が非常に大切なので、これを確認する方法はしっかり覚えておきたいところです。

さて、np.arrayには簡単に配列の形状を確認する事ができるインスタンス変数shapeがあります。このshapeは、配列の形を確認するだけでなく、実はnp.reshapeと似た動きをさせることもできます。

この記事でshapeについて学んで、NumPyを使った行列計算をスムーズにできるようになりましょう。

shape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。

# コード In [1]:
import numpy as np

shapeで配列の形状を取得する

np.array（np.ndarray）のshape属性を使うと、配列の形状を確認することができます。

サンプル配列を作って試してみましょう。

# コード In [2]:
a = np.arange(0,20)
b = np.reshape(a, (4,5))
c = np.reshape(a, (2,2,5))

# コード In [3]:
a

# 出力結果 Out [3]:
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
       17, 18, 19])

# コード In [4]:
b

# 出力結果 Out [4]:
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14],
       [15, 16, 17, 18, 19]])

# コード In [5]:
c

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

       [[10, 11, 12, 13, 14],
        [15, 16, 17, 18, 19]]])

今回作った配列の型を確認しましょう。Pythonではtype関数でオブジェクトの型が確認できました。

# コード In [6]:
print(type(a))
print(type(b))
print(type(c))

# 出力結果 [6]:
<class 'numpy.ndarray'>
<class 'numpy.ndarray'>
<class 'numpy.ndarray'>

shapeのようなインスタンス変数は、メソッドのように「インスタンス.変数名」としてアクセスすると中身が確認できます。

# コード In [7]:
print(a.shape)
print(b.shape)
print(c.shape)

# 出力結果 [7]:
(20,)
(4, 5)
(2, 2, 5)

reshapeのように配列の形を変える

shapeを使うことで、reshapeと同様に配列の形を変えることができます。reshapeについてはこちらの記事を御覧ください。

【NumPy入門 np.reshape】配列の形を変える方法 flattenの代用にも！

更新日：2024年3月1日

使い方は、「インスタンス.shape = (変更したい配列の形状)」です。

# コード In [8]:
a.shape = (10,2)
a

# 出力結果 Out [8]:
array([[ 0,  1],
       [ 2,  3],
       [ 4,  5],
       [ 6,  7],
       [ 8,  9],
       [10, 11],
       [12, 13],
       [14, 15],
       [16, 17],
       [18, 19]])

# コード In [9]:
a.shape

# 出力結果 Out [9]:
(10, 2)

ただし、reshapeと同様に元配列の要素素に合わない形を指定するとエラーになります。注意しましょう。

配列の次元を取得するndimの使い方

shapeに似た機能をもつndimについても紹介します。ndimを使うことで、配列の次元数を確認することができます。

# コード In [11]:
print(a.ndim)
print(b.ndim)
print(c.ndim)

# 出力結果 [11]:
2
2
3

まとめ

この記事では、NumPyのndarrayの配列の形を確認する機能、ndarray.shapeについて解説しました。

内積や外積の計算がたくさん出てくる機械学習の実装では、非常にお世話になる機能です。是非覚えて使いこなしてくださいね！