【NumPy入門 np.ndarray.flatten】多次元配列を一次元配列にしてみよう

2024年3月1日

この記事では、NumPyのflatten関数について紹介します！

flattenという関数、他の様々なプログラミング言語に実装されている機能で、「多次元配列を一次元配列に変換する」という機能を持ちます。

例えばこの関数は、「二次元配列として表現されている画像データを一次元配列に変換してSVMに入力する」などの場面で活躍します。

この記事の要点は

の二点です。

この解説にピンと来なかった方、この記事でflattenについて勉強しましょう！

ndarray.flatten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。

flattenはndarray(np.array)のメソッドです。

似た機能をもつravelと違い、np.ravel/ndarray.ravelのように関数もメソッドもあるというわけではないので、ここだけ注意です。

# コード In [1]:
import numpy as np

# コード In [2]:
a = np.arange(12).reshape(4,-1)

# Jupyterではprint関数を使わなくても、変数の中身を確認できますよ！
a

# 出力結果 Out [2]:
array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11]])

さて、flattenは多次元配列を一次元配列に変換してくれる関数です。

使い方は簡単、ndarrayオブジェクト.flatten()とすればOK！

# コード In [3]:
b = a.flatten()

# コード In [4]:
print("a: original")
print(a)

print("\nb") # 改行してから"b"という文字をprintします。
print(b)

# 出力結果 [4]:
a: original
[[ 0  1  2]
 [ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 9 10 11]]

b
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]

np.ravel関数も同じように多次元配列を一次元配列に変換してくれました。

ですがravelは変換後の配列の要素を変更すると、元の配列の要素も変わってしまいましたね。

flattenの返り値は新しい配列なので、そのようなことが無いのがravelとの違いです。

# コード In [5]:
b[0] = 100

# コード In [6]:
print("a: original")
print(a)

print("\nb")
print(b)

# 出力結果 [6]:
a: original
[[ 0  1  2]
 [ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 9 10 11]]

b
[100   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11]

bの先頭要素を変更しましたが、aの先頭要素は変わっていませんね。

これがravel関数だとaの先頭要素も変わってしまいます。

flattenは新しい配列を作るので、元の配列へのビューを返すだけのravelより動作が遅いことが知られています。

# コード In [7]:
c = np.arange(10000).reshape(10,100,10)

# コード In [8]:
# %%timeitコマンドでセル内のコードの実行時間を計測できます！
%%timeit

c.flatten()

# 出力結果 [8]:
2.4 µs ± 29.5 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

# コード In [9]:
%%timeit

c.ravel()

# 出力結果 [9]:
162 ns ± 2.15 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

機械学習などの実装において、元の配列を残して起きたい場合はflatten, 元の配列をそのまま使ってもいい場合はravelなどの使い分けをすることで、高速化できそうですね。

この記事では、多次元配列を一次元配列に変換するメソッド、ndarray.flattenについて紹介しました。

ravelとの違い、わかっていただけたでしょうか。

新しい配列を作るかどうか、というのは非常に大きな違いです。

これらをしっかり理解して、flattenを機械学習や科学計算の実装の際に役立ててくれると嬉しいです！

第一言語はPythonです。
皆さんRustやりましょう。