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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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多次元配列の中の、for文に関して

vovy

総合スコア3

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/11/09 07:35

前提・実現したいこと

多次元配列を用いている中で、for文を使って見やすいコードにしたいと考えています。
ネットでそのような方法を探したけれども、参考になりそうなものを見つけることができなかったので、質問させていただきました。方法だけでも乗せてもらうとありがたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージは出ていませんが、for文を使ってもう少し簡単にかけるのではないかと考えています。

該当のソースコード

python

1row_data = np.array([[points[0,0,0],points[0,0,1],points[1,0,0],points[1,0,1],result[0]], 2 [points[0,1,0],points[0,1,1],points[1,1,0],points[1,1,1],result[1]], 3 [points[0,2,0],points[0,2,1],points[1,2,0],points[1,2,1],result[2]], 4 [points[0,3,0],points[0,3,1],points[1,3,0],points[1,3,1],result[3]], 5 [points[0,4,0],points[0,4,1],points[1,4,0],points[1,4,1],result[4]]], dtype = int) 6print(row_data)

試したこと

各配列の真ん中の数字をiを用いて、for文を使用してみましたが、うまくいかなかったです。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

ここにより詳細な情報を記載してください。
つたない質問ですが。ご回答をよろしくお願いします。

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回答2

0

for文を使ってとのことでしたのでこちらも回答させていただきます。

Python

1import numpy as np 2 3points=np.array([[[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10]],[[11,12],[13,14],[15,16],[17,18],[19,20]]]) 4result=np.array([1,2,3,4,5]) 5row_data= np.empty((0,5), int) 6 7for i in range(5): 8 row_data = np.append(row_data,np.array([[points[0,i,0],points[0,i,1],points[1,i,0],points[1,i,1],result[i]]], dtype = int), axis=0) 9 10print(row_data) 11 12 13 14###結果 15[[ 1 2 11 12 1] 16 [ 3 4 13 14 2] 17 [ 5 6 15 16 3] 18 [ 7 8 17 18 4] 19 [ 9 10 19 20 5]]

投稿2021/11/09 08:15

NKJSM

総合スコア58

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vovy

2021/11/09 10:12

for文をつかった例を教えてくださりありがとうございます。
guest

0

ベストアンサー

一番簡単に書くとこうなります。(元の配列が大きくても大丈夫なようにしてあります)

python

1>>> print(points) 2[[[ 0 1] 3 [ 10 11] 4 [ 20 21] 5 [ 30 31] 6 [ 40 41]] 7 8 [[100 101] 9 [110 111] 10 [120 121] 11 [130 131] 12 [140 141]]] 13>>> print(results) 14[0 1 2 3 4] 15>>> np.concatenate([points[:2, :5, :2].swapaxes(1,2).reshape(4,5).T, results[:5].reshape(5,1)], 1) 16array([[ 0, 1, 100, 101, 0], 17 [ 10, 11, 110, 111, 1], 18 [ 20, 21, 120, 121, 2], 19 [ 30, 31, 130, 131, 3], 20 [ 40, 41, 140, 141, 4]])

参考

NumPy配列ndarrayの形状を変換するreshapeの使い方と-1の意味
NumPy配列ndarrayの行と列を入れ替え(転置、次元・軸の入れ替え)
NumPy配列ndarrayを結合(concatenate, stack, blockなど)

投稿2021/11/09 08:02

編集2021/11/09 08:06
ppaul

総合スコア24666

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vovy

2021/11/09 10:12

配列変形でも行えることを教えてくださりありがとうございました。
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