配列 - Intro to Python

目次

ベクトルを作成する

numpyパッケージのndarrayオブジェクトを使う。array関数にリストを指定する。Pythonにはいわゆるベクトル（同じ種類の情報をひとまとめにしたもの）と呼ばれるオブジェクトは仕様になく、一次元の配列をベクトルして扱うことで代用できる。最後の例のとおり、型が異なる要素を指定すると、適当に強制変換されて作成されてしまうことに注意。

>>> n = np.array([101, 102, 103])
>>> print(n)
[101 102 103]
>>> s = np.array(['イレイナ', '帰忘の流離人', 'セナディア'])
>>> print(s)
['イレイナ' '帰忘の流離人' 'セナディア']
>>> n = np.array([101, 102, '3'])
>>> print(np.array([101, 102, '3']))
['101' '102' '3']

配列の要素にTrueが含まれているかどうか調べる

numpyパッケージのany関数は、引数に与えた配列の要素にTrueが一つでも含まれるとTrueを返す。これを応用させると、例えば引数に比較演算子を使用した配列の演算を指定すれば、その配列の要素が指定の条件を満たしているかどうかという判定に使うことができる。

>>> import numpy as np
>>> np.any(True)
True
>>> np.any(np.array([True, True]))
True
>>> np.any(np.array([True, True, False]))
True
>>> np.any(np.array([1, 2, 3]) > 0)
True
>>> np.any(np.array([1, 2, 3]) > 1)
True
>>> np.any(np.array([1, 2, 3]) > 4)
False

配列の要素がすべてTrueかどうか調べる

numpyパッケージのall関数は、引数に与えた配列の要素がすべてTrueの場合、Trueを返す。これを応用させると、例えば引数に比較演算子を使用した配列の演算を指定すれば、その配列の要素が指定の条件を満たしているかどうかという判定に使うことができる。

>>> import numpy as np
>>> np.all(True)
True
>>> np.all(np.array([True, True]))
True
>>> np.all(np.array([True, True, False]))
False
>>> np.all(np.array([1, 2, 3]) > 0)
True
>>> np.all(np.array([1, 2, 3]) > 1)
False
>>> np.all(np.array([1, 2, 3]) > 4)
False