Pythonで多次元配列を扱う方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにPythonで多次元配列を扱う方法について解説しています。最初に多次元配列とは何か、どういう構造をしているのかを図で見ながら捉えていきます。次に多次元配列の基本の書き方、実際の例を見ていきましょう。

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Pythonで多次元配列を扱う方法について解説します。

そもそもPythonについて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。

 

目次

なお本記事は、テックアカデミーのPythonコースの内容をもとに紹介しています。

 

田島悠介

今回は、Pythonに関する内容だね!

大石ゆかり

どういう内容でしょうか?

田島悠介

多次元配列を扱う方法について詳しく説明していくね!

大石ゆかり

お願いします!

 

多次元配列とは

配列には次元があります。

次元とは配列の深さという意味で、[ ]を使って表し、中でも2次元以上の配列を多次元配列といいます。

配列の構造を文字だけでイメージするのは難しいので、図で理解してみましょう。

 

1次元配列は以下のようなイメージです。

横一直線に要素が並ぶPythonのlist型と同じ構造で、要素は順番をxとすると「x」のように指定することができます。

(Pythonのlistに関する説明はこちらをご参考ください)

 

 

次に、2次元配列は以下のようなイメージです。

表のように、行列方向に要素が並んでおり、要素は行をy、列をxとすると「 y, x」のように指定することができます。

2次元配列は、1次元配列が行方向 (縦方向) に並んでいると考えると理解しやすいでしょう。

つまり、行xを指定すると、2次元配列から1次元配列を取り出すことができます。

 

 

3次元配列は以下のようなイメージで、ルービックキューブのように、立体的に要素が並んでいます。

要素は奥行きをz、行をy、列をxとすると「z, y, x」のように指定することができます。

3次元配列は2次元配列が奥行方向に並んだものと考えるとイメージしやすいでしょう。

つまり、3次元配列に対して奥行きzを指定すると2次元配列を取り出せますし、さらに行yを指定すると1次元配列を取り出すことができます。

 

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多次元配列の書き方

配列の書き方は以下のとおりです。

[要素1, 要素2, 要素3...]

 

多次元配列は、要素として配列を指定します。

例えば2次元配列の書き方は以下のとおりです。

[ 
[要素1, 要素2, 要素3], 
[要素4, 要素5, 要素6], 
...,
]

 

同様に、3次元配列は以下のように書くことができます。

[ 
 [
  [要素1, 要素2, 要素3], 
  [要素4, 要素5, 要素6] 
 ] , 
 [
  [要素7, 要素8, 要素9],
  [要素10, 要素11, 要素12]
 ],  
 ... 
]

 

次元の数だけ(深く)なるにつれ、[ ]のペアが増えているのがポイントです。

また、PythonにはNumPyという多次元配列・行列を高速に計算するためのライブラリもありますので、複雑な計算を行う場合にはNumPyも使ってみましょう。

(NumPyの使い方に関する説明はこちらをご参考ください)

 

実際に多次元配列を書いてみよう

今回のサンプルプログラムでは、ランダムな数字12個を、1次元、2次元、3次元の配列で書き、要素の取り出し方を確認します。

はじめに1次元配列です。

array1 = [8, 4, 1, 7, 2, 12, 6, 11, 3, 5, 9, 10]
print(array1[3])

 

実行結果は以下のようになります。

要素の番号は0から始まりますので[3]と指定すると「7」が表示されます。

7

 

次に0行目が「[8, 4, 1, 7, 2, 12]」、1行目が「[6, 11, 3, 5, 9, 10]」の2次元配列を考えてみましょう。

array2 = [[8, 4, 1, 7, 2, 12], [6, 11, 3, 5, 9, 10]]
print(array2[1][1])

 

実行結果は以下のようになります。

1行目1列目を指定したので「11」が表示されます。

11

 

最後に、奥行き0が「[[8, 4, 1], [7, 2, 12]]」奥行き1が「[[6, 11, 3], [5, 9, 10]]」の3次元配列を考えてみましょう。

array3 = [[[8, 4, 1], [7, 2, 12]],[[6, 11, 3], [5, 9, 10]]]
print(array3[1][1][2])

 

実行結果は以下のようになります。

奥行き1の1行目2列目を指定したので「10」が表示されます。

10

 

もちろん、3次元以上の配列も定義することができます。

例えば実際の開発現場でよく行うカラー画像を分析する場合、以下のように4次元で要素を指定することになります。

画像の番号z, 1画像中のピクセル位置y, 1画像中のピクセル位置x, 1ピクセル中の色(R, G, B)

機械学習、特にディープラーニングのモデルでは、「テンソル」と呼ばれる上記のような4次元以上の配列も多く登場します。

文字だけではなくデータの構造を図でイメージすることで、理解を深めていきましょう。

 

監修してくれたメンター

太田和樹(おおたかずき)
ITベンチャー企業のPM兼エンジニア普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。開発実績:画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握(実証実験)、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

 

大石ゆかり

内容分かりやすくて良かったです!

田島悠介

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね!

大石ゆかり

分かりました。ありがとうございます!

 

Pythonを学習中の方へ

これで解説は終了です、お疲れさまでした。

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