NumPyでの配列の値の更新は、値を代入することで更新することができます。但し、注意点として、ある配列を＝で別の配列に代入しても、メモリー領域は共有されており、代入された配列の値を変更すると、元の配列の値も変わってしまいます。これを避ける為には、明示的にcopyでコピーする必要があります。これらの例を具体的に見ていきましょう。
動画教材紹介私(清水 義孝)が作成したコース「Pythonによるビジネスに役立つWebスクレイピング」(Udemyへのリンク)が発売中！
発売数7,200本突破記念で、６月３日まで期間限定で９２%オフの大セール中！！！
発売数7,200本突破記念で、６月３日まで期間限定で９２%オフの大セール中！！！
代入による配列の値の更新
まずは0～9までの値を格納したndarray型の配列を作成し、Xに格納します。
In [1]: X = np.arange(0,10)
...: XOut[1]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
Xの6番目の要素を5から55に更新します。
In [2]: X[5]=55
...: XOut[2]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 55, 6, 7, 8, 9])
Xの0から5番目までの要素0～4を取り出し、Yに代入します。
In [3]: Y = X[:5]
...: YOut[3]: array([0, 1, 2, 3, 4])
Yの全ての要素を11に更新します。
In [4]: Y[:] = 11
...: YOut[4]: array([11, 11, 11, 11, 11])
再度Xの値を表示すると、Xの0から5番目までの要素も値が変わってしまっていることがわかります。これはXの値をYに＝で代入したのですが、XとYの値が格納されているメモリー領域は共有されており、Yの値を変更しただけで、Xの値も変わってしまったのです。
In [5]: X
Out[5]: array([11, 11, 11, 11, 11, 55, 6, 7, 8, 9])
copyによる配列の値の更新
代入による更新の問題を避ける為には、Xの値をYに＝で代入するのではなく、copyを使います。先ほどと同様、まずは0～9までの値を格納したndarray型の配列を作成し、Xに格納します。
In [6]: X = np.arange(0,10)
...: XOut[6]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
次に、今度はcopyを用いてXの要素をYにコピーします。
In [7]: Y = X.copy()
...: YOut[7]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
Yの全ての要素を11に更新します。
In [8]: Y[:]=11
...: YOut[8]: array([11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11])
再度Xの値を表示すると、今度はXの値は変わっておらず、0～9までの値が表示されました。
In [9]: X
Out[9]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
著書の紹介です。
AI-interのPython3入門
