numpyで複数のデータに列を追加、削除したいです

データを全て左にシフトさせたいです。そして、シフトさせた分だけ0で埋めたいです。
↓こんな感じで一個ずつシフトするコードは書けたのですが、これだとfor i in a:で回して一つずつ処理しないといけないので遅いし、もっとnumpyらしい速い書き方があるはずです。
10個全部を一度に処理する書き方を教えてください。

a=np.arange(0,160).reshape((10,4,4))
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])

after=np.delete(a[0],obj=slice(0,1),axis=1)
after=np.append(after,np.zeros(4).reshape(4,1),axis=1)
array([[ 1., 2., 3., 0.],
[ 5., 6., 7., 0.],
[ 9., 10., 11., 0.],
[13., 14., 15., 0.]])

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回答2件

np.roll()を使うよりも、元配列の一番最後にだけ0をつけてから全体をずらしたほうが速いと思います。

python
1a = np.arange(0,160).reshape((10,4,4))
2
3result = np.r_[a.ravel()[1::], 0].reshape(a.shape)
4result[:, :, -1] = 0

投稿2021/05/11 15:27

kirara0048

総合スコア1399

universegift77

2021/05/26 02:56

勉強になります

行動規範の内容に同意します

ベストアンサー

np.rollを使ってください。

python
1import numpy as np
2a = np.arange(0,160).reshape((10,4,4))
3result = np.roll(a, shift=-1, axis=2)
4result[:,:,-1] = 0
5print(result)
6"""
7array([[[  1,   2,   3,   0],
8        [  5,   6,   7,   0],
9        [  9,  10,  11,   0],
10        [ 13,  14,  15,   0]],
11
12       [[ 17,  18,  19,   0],
13        [ 21,  22,  23,   0],
14        [ 25,  26,  27,   0],
15        [ 29,  30,  31,   0]],
16
17       [[ 33,  34,  35,   0],
18        [ 37,  38,  39,   0],
19        [ 41,  42,  43,   0],
20        [ 45,  46,  47,   0]],
21
22       [[ 49,  50,  51,   0],
23        [ 53,  54,  55,   0],
24        [ 57,  58,  59,   0],
25        [ 61,  62,  63,   0]],
26
27       [[ 65,  66,  67,   0],
28        [ 69,  70,  71,   0],
29        [ 73,  74,  75,   0],
30        [ 77,  78,  79,   0]],
31
32       [[ 81,  82,  83,   0],
33        [ 85,  86,  87,   0],
34        [ 89,  90,  91,   0],
35        [ 93,  94,  95,   0]],
36
37       [[ 97,  98,  99,   0],
38        [101, 102, 103,   0],
39        [105, 106, 107,   0],
40        [109, 110, 111,   0]],
41
42       [[113, 114, 115,   0],
43        [117, 118, 119,   0],
44        [121, 122, 123,   0],
45        [125, 126, 127,   0]],
46
47       [[129, 130, 131,   0],
48        [133, 134, 135,   0],
49        [137, 138, 139,   0],
50        [141, 142, 143,   0]],
51
52       [[145, 146, 147,   0],
53        [149, 150, 151,   0],
54        [153, 154, 155,   0],
55        [157, 158, 159,   0]]])
56"""