NumPyの関数reshapeの使い方を現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにPythonのNumPyの関数reshapeの使い方について解説しています。機械学習(ディープラーニング)などに使う関数で、行列の中身を変えずに形状を変化させることが出来ます。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元:GMOリサーチ株式会社 調査期間:2021年8月12日~8月16日  調査対象:2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18~80歳の男女1,000名  調査手法:インターネット調査

NumPyの関数reshapeの使い方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。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座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

NumPyの関数reshapeの使い方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!

 

NumPyの関数reshapeとは

reshapeはNumPyモジュールで使える関数の一つで、行列の中身のデータを変更せずに、行列の形状を変更します。

変換前後で要素数は一定でなければなりません。例えば、4行x5列を10行x2列に変更することはできます(同じ20要素)が、3行x7列(21要素)にすることはできません。

科学や数学の分野で、行列演算に頻繁に用いる操作です。

 

reshapeの使い方

引数で変換後の行列の形状を指定します。整数を指定した場合は1次元の行列(配列)になります。

タプルを指定した場合は多次元の行列になります。詳細は公式のリファレンスを参照してください。

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実際に書いてみよう

サンプルコード

import numpy

a = numpy.arange(6)
print(a)
print(a.reshape((3, 2)))
print(a.reshape((2, 3)))

b = numpy.array([[0,1,2],[3,4,5]])
print(b)
print(b.reshape(6))

 

実行結果

[0 1 2 3 4 5]
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]
[[0 1 2]
 [3 4 5]]
[[0 1 2]
 [3 4 5]]
[0 1 2 3 4 5]

 

解説

最初にnumpyモジュールをインポートしました。arange関数で、配列aを作成しました。

reshape関数で、2行x3列や、3行x2列の行列に変換しました。次にarray関数で、2行x3列の行列bを作成しました。最後にreshape関数で、配列に変換しました。

 

監修してくれたメンター

橋本紘希

システムインテグレータ企業勤務のシステムエンジニア。

開発実績: Javaプログラムを用いた業務用Webアプリケーションや、基幹システム用バッチアプリケーションなどの設計構築試験。

 

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!

 

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