PythonのNumPyのastype関数について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astype関数について現役エンジニアが解説しています。Numpyとは、Pythonで数学的な計算を簡単に行うためのライブラリです。リストとは異なり、ndarrayという独自のデータ型の配列が用いられます。astype関数とはndarrayの各要素のデータ型を変換する関数です。

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PythonのNumPyのastype関数について、TechAcademyのメンター(現役エンジニア)が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

Pythonについてそもそも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

PythonのNumPyのastype関数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!

 

目次

  1. NumPyとは
  2. astype関数とは
  3. astype関数の使い方
  4. 実際に書いてみよう
  5. まとめ

 

NumPyとは

Numpyとは、Pythonで数学的な計算を簡単に行うためのライブラリです。例えば平均や分散、標準偏差といった統計量の計算や、sinやcosなどの三角関数の計算が簡単にできます。

Numpyでは通常のPythonのリストとは異なり、ndarrayという独自のデータ型の配列が用いられるのが特徴です。このndarrayはブロードキャストという便利な特性がある点が普通のリストと大きく異なります。

例えばndarrayでは、[[1,2],[3,4]]という2次元配列に10を足すといった操作が可能です。これはブロードキャストの機能によって、[[1,2],[3,4]]+[[10,10],[10,10]]と解釈され、[[11,12],[13,14]]という結果が得られるのです。

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astype関数とは

astype関数とは、「ndarrayの各要素のデータ型を変換するための関数」です。

astype関数の使い方

astype関数は以下の形で用いられます。

ndarray名.astype(変換後のデータ型)

このことからもわかるように、ndarrayでは異なるデータ型のものを同時に格納することはできません。例えば通常のリストでは[1,”a”,True]といったリストも作成可能ですが、ndarrayでは禁止されているのです。

実際に書いてみよう

それでは実際にastype関数を使ってみましょう。今回は文字列からint型に変換してみます。ただしその前に、astype関数を使わなかった場合についても試してみます。まずは以下のコードを実行してください。

サンプルプログラム

import numpy as np

list_x = np.array(["0","1","2","3","4"])

print(list_x + 10)

 

実行結果

---------------------------------------------------------------------------

UFuncTypeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-2-8fa5f76cc8e9> in <module>

      2

      3 list_x = np.array(["0","1","2","3","4"])

----> 4 print(list_x + 10)

UFuncTypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types (dtype('<U3'), dtype('<U3')) -> dtype('<U3')

 

list_x + 10 という計算はブロードキャストを用いていますが、list_xの各要素が文字列であるためエラーになってしまいました。それでは次にastype関数を用いて要素をint型に変換してから先ほどの計算を実行してみます。

サンプルプログラム

list_x = np.array(["0","1","2","3","4"])

list_x = list_x.astype(np.int)

print(list_x + 10)

 

実行結果

[10 11 12 13 14]

先ほどと違ってブロードキャストを用いた計算がちゃんと実行されましたね。

まとめ

この記事ではPythonのNumPyのastype関数の使い方についてご紹介しました。

ndarrayのデータ型を変換したいケースはディープラーニングなどの実装をしていてもたまにあるかと思いますので、覚えておくと役に立ちますよ。

監修してくれたメンター

柴山真沙希(しばやままさき)

大手IT企業などでエンジニアとして2年ほど勤務した後、個人事業主としてプログラミングスクール「エンペサール」を経営。子供から大人まで幅広い層を対象にプログラミングを教えている。

得意言語はPython, HTML, CSSで、機械学習やデータ分析、スクレイピングなどが得意。サッカー観戦や読書が趣味である。

 

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!

 

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