[Python]2次元配列の徹底解説｜2次元配列の生成から行や列の追加について紹介

この記事でわかること

システム
エンジニア

Pythonの2次元配列ではどのようなことができるのでしょうか。

プロジェクト
マネージャー

2次元配列の生成、繰り返し処理などができます。

[Python]2次元配列の徹底解説

今回は、Pythonでの2次元配列の扱い方について説明します。ここでは、2次元配列の生成、繰り返し処理、変換、集計、ソート、転置、検索、行や列の追加について紹介します。

Pythonでの2次元配列の扱い方に興味のある方はぜひご覧ください。

生成

Pythonでの2次元配列の生成方法を紹介します。

実際のソースコードを見てみましょう。

# 2次元配列の生成 array = [[11, 12, 13, 14, 15], [21, 22, 23, 24, 25]] print(array) # 2次元配列の生成（内包表記） array2 = [[i * 10 + j for j in range(1, 6)] for i in range(1, 3)] print(array2)

1 2 3 4 5 6 7

# 2次元配列の生成 array = [[11, 12, 13, 14, 15], [21, 22, 23, 24, 25]] print(array)   # 2次元配列の生成（内包表記） array2 = [[i * 10 + j for j in range(1, 6)] for i in range(1, 3)] print(array2)

実行結果は以下のようになります。

[[11, 12, 13, 14, 15], [21, 22, 23, 24, 25]] [[11, 12, 13, 14, 15], [21, 22, 23, 24, 25]]

1 2	[[11, 12, 13, 14, 15], [21, 22, 23, 24, 25]] [[11, 12, 13, 14, 15], [21, 22, 23, 24, 25]]

内包表記を使えばシンプルに記述できます。

繰り返し処理

Pythonでの2次元配列の繰り返し処理について紹介します。

実際のソースコードを見てみましょう。

# 2次元配列の生成 array = [[11, 12, 13, 14, 15], [21, 22, 23, 24, 25]] # forで全要素出力 for x in array: # X方向 for y in x: # Y方向 print(y)

1 2 3 4 5 6 7

# 2次元配列の生成 array = [[11, 12, 13, 14, 15], [21, 22, 23, 24, 25]]   # forで全要素出力 for x in array: # X方向     for y in x: # Y方向         print(y)

実行結果は以下のようになります。

11 12 13 14 15 21 22 23 24 25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

11 12 13 14 15 21 22 23 24 25

2重のfor文で2次元配列の全要素が出力されていることが分かります。

変換

Pythonでの1次元配列から2次元配列への変換方法について紹介します。実際のソースコードを見てみましょう。

import numpy as np array = np.arange(1, 11) print(array) # NumPy配列を2次元に変換 print(array.reshape(2, 5))

1 2 3 4 5 6 7

import numpy as np   array = np.arange(1, 11) print(array)   # NumPy配列を2次元に変換 print(array.reshape(2, 5))

実行結果は以下のようになります。

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

1 2 3

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

集計

Pythonでの2次元配列の集計方法について紹介します。

実際のソースコードを見てみましょう。

import numpy as np array = np.arange(1, 11) # NumPy配列を2次元に変換 array = array.reshape(2, 5) print(array) # 合計 print(np.sum(array)) # 55 # 列ごとの合計 print(np.sum(array, axis=0)) # [ 7 9 11 13 15] # 行ごとの合計 print(np.sum(array, axis=1)) # [15 40] # 平均 print(np.mean(array)) # 5.5 print(np.mean(array, axis=0)) # [3.5 4.5 5.5 6.5 7.5] print(np.mean(array, axis=1)) # [3. 8.] # 最小 print(np.min(array)) # 1 print(np.min(array, axis=0)) # [1 2 3 4 5] print(np.min(array, axis=1)) # [1 6] # 最大 print(np.max(array)) # 10 print(np.max(array, axis=0)) # [ 6 7 8 9 10] print(np.max(array, axis=1)) # [ 5 10]

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29

import numpy as np   array = np.arange(1, 11)   # NumPy配列を2次元に変換 array = array.reshape(2, 5) print(array)   # 合計 print(np.sum(array)) # 55 # 列ごとの合計 print(np.sum(array, axis=0)) # [ 7  9 11 13 15] # 行ごとの合計 print(np.sum(array, axis=1)) # [15 40]   # 平均 print(np.mean(array))         # 5.5 print(np.mean(array, axis=0)) # [3.5 4.5 5.5 6.5 7.5] print(np.mean(array, axis=1)) # [3. 8.]   # 最小 print(np.min(array))         # 1 print(np.min(array, axis=0)) # [1 2 3 4 5] print(np.min(array, axis=1)) # [1 6]   # 最大 print(np.max(array))         # 10 print(np.max(array, axis=0)) # [ 6  7  8  9 10] print(np.max(array, axis=1)) # [ 5 10]

実行結果は以下のようになります。

[[ 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10]] 55 [ 7 9 11 13 15] [15 40] 5.5 [3.5 4.5 5.5 6.5 7.5] [3. 8.] 1 [1 2 3 4 5] [1 6] 10 [ 6 7 8 9 10] [ 5 10]

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

[[ 1  2  3  4  5] [ 6  7  8  9 10]] 55 [ 7  9 11 13 15] [15 40] 5.5 [3.5 4.5 5.5 6.5 7.5] [3. 8.] 1 [1 2 3 4 5] [1 6] 10 [ 6  7  8  9 10] [ 5 10]

ソート

Pythonでの2次元配列のソート方法について紹介します。

実際のソースコードを見てみましょう。

import numpy as np # 2次元配列の生成 array = [[12, 11, 15, 14, 13], [24, 22, 21, 25, 23]] print(array) # [[12, 11, 15, 14, 13], [24, 22, 21, 25, 23]] print(np.sort(array)) # [[11 12 13 14 15] # [21 22 23 24 25]] # 列のソート print(np.sort(array, axis=0)) # [[12 11 15 14 13] # [24 22 21 25 23]] # 行のソート print(np.sort(array, axis=1)) # [[11 12 13 14 15] # [21 22 23 24 25]]

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

import numpy as np   # 2次元配列の生成 array = [[12, 11, 15, 14, 13], [24, 22, 21, 25, 23]]   print(array) # [[12, 11, 15, 14, 13], [24, 22, 21, 25, 23]]   print(np.sort(array)) # [[11 12 13 14 15] # [21 22 23 24 25]]   # 列のソート print(np.sort(array, axis=0)) # [[12 11 15 14 13] # [24 22 21 25 23]]   # 行のソート print(np.sort(array, axis=1)) # [[11 12 13 14 15] # [21 22 23 24 25]]

実行結果は以下のようになります。

[[12, 11, 15, 14, 13], [24, 22, 21, 25, 23]] [[11 12 13 14 15] [21 22 23 24 25]] [[12 11 15 14 13] [24 22 21 25 23]] [[11 12 13 14 15] [21 22 23 24 25]]

1 2 3 4 5 6 7

[[12, 11, 15, 14, 13], [24, 22, 21, 25, 23]] [[11 12 13 14 15] [21 22 23 24 25]] [[12 11 15 14 13] [24 22 21 25 23]] [[11 12 13 14 15] [21 22 23 24 25]]

転置

Pythonでの2次元配列の転置（行と列を入れ替える）方法について紹介します。

実際のソースコードを見てみましょう。

import numpy as np # 2次元配列の生成 array = [[12, 11, 15, 14, 13], [24, 22, 21, 25, 23]] print(array) # [[12, 11, 15, 14, 13], [24, 22, 21, 25, 23]] # 行と列を置換（転置） array = np.array(array).T print(array) # [[12 24] # [11 22] # [15 21] # [14 25] # [13 23]]

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

import numpy as np   # 2次元配列の生成 array = [[12, 11, 15, 14, 13], [24, 22, 21, 25, 23]] print(array) # [[12, 11, 15, 14, 13], [24, 22, 21, 25, 23]]   # 行と列を置換（転置） array = np.array(array).T print(array) # [[12 24] # [11 22] # [15 21] # [14 25] # [13 23]]

実行結果は以下のようになります。

[[12, 11, 15, 14, 13], [24, 22, 21, 25, 23]] [[12 24] [11 22] [15 21] [14 25] [13 23]]

1 2 3 4 5 6

[[12, 11, 15, 14, 13], [24, 22, 21, 25, 23]] [[12 24] [11 22] [15 21] [14 25] [13 23]]

検索

Pythonでの2次元配列の検索について紹介します。

実際のソースコードを見てみましょう。

import numpy as np # 2次元配列の生成 array = np.array([[12, 11, 15, 14, 13], [24, 22, 21, 25, 23], [34, 31, 33, 32, 35]]) print(array) # [[12 11 15 14 13] # [24 22 21 25 23] # [34 31 33 32 35]] # 1列目の値が31の行位置 print(np.where(array[:,1]==31)[0]) # [2] # 3列目の値が25の行位置 print(np.where(array[:,3]==25)[0]) # [1]

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

import numpy as np   # 2次元配列の生成 array = np.array([[12, 11, 15, 14, 13], [24, 22, 21, 25, 23], [34, 31, 33, 32, 35]]) print(array) # [[12 11 15 14 13] # [24 22 21 25 23] # [34 31 33 32 35]]   # 1列目の値が31の行位置 print(np.where(array[:,1]==31)[0]) # [2] # 3列目の値が25の行位置 print(np.where(array[:,3]==25)[0]) # [1]

実行結果は以下のようになります。

[[12 11 15 14 13] [24 22 21 25 23] [34 31 33 32 35]] [2] [1]

1 2 3 4 5

[[12 11 15 14 13] [24 22 21 25 23] [34 31 33 32 35]] [2] [1]

行や列の追加

Pythonでの2次元配列の行や列の追加方法について紹介します。

実際のソースコードを見てみましょう。

import numpy as np # 2次元配列の生成 array = np.array([[12, 11, 15, 14, 13], [24, 22, 21, 25, 23], [34, 31, 33, 32, 35]]) print(array) # [[12 11 15 14 13] # [24 22 21 25 23] # [34 31 33 32 35]] # 行を追加 print(np.insert(array, 2, 99, axis=0)) # [[12 11 15 14 13] # [24 22 21 25 23] # [99 99 99 99 99] # [34 31 33 32 35]] # 列を追加 print(np.insert(array, 2, 99, axis=1)) # [[12 11 99 15 14 13] # [24 22 99 21 25 23] # [34 31 99 33 32 35]]

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

import numpy as np   # 2次元配列の生成 array = np.array([[12, 11, 15, 14, 13], [24, 22, 21, 25, 23], [34, 31, 33, 32, 35]]) print(array) # [[12 11 15 14 13] # [24 22 21 25 23] # [34 31 33 32 35]]   # 行を追加 print(np.insert(array, 2, 99, axis=0)) # [[12 11 15 14 13] # [24 22 21 25 23] # [99 99 99 99 99] # [34 31 33 32 35]] # 列を追加 print(np.insert(array, 2, 99, axis=1)) # [[12 11 99 15 14 13] # [24 22 99 21 25 23] # [34 31 99 33 32 35]]

実行結果は以下のようになります。

[[12 11 15 14 13] [24 22 21 25 23] [34 31 33 32 35]] [[12 11 15 14 13] [24 22 21 25 23] [99 99 99 99 99] [34 31 33 32 35]] [[12 11 99 15 14 13] [24 22 99 21 25 23] [34 31 99 33 32 35]]

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

[[12 11 15 14 13] [24 22 21 25 23] [34 31 33 32 35]] [[12 11 15 14 13] [24 22 21 25 23] [99 99 99 99 99] [34 31 33 32 35]] [[12 11 99 15 14 13] [24 22 99 21 25 23] [34 31 99 33 32 35]]

システム
エンジニア

Pythonの2次元配列ではさまざまなことができるのですね。

プロジェクト
マネージャー

2次元配列の生成、繰り返し処理のほかにも、変換やソートなどができます。2次元配列をより理解するためにソースコードで実際に書いてみましょう。

まとめ

いかがでしたでしょうか。Pythonでの2次元配列の扱い方について説明しました。ここでは、2次元配列の生成、繰り返し処理、変換、集計、ソート、転置、検索、行や列の追加について紹介しました。

ぜひご自身でソースコードを書いて、理解を深めてください。

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