【NumPy】ndarrayを連結する方法（np.concatenate）[Python]

2024年8月28日

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NumPy

前回、PythonのNumPyで累積和を計算する方法（np.cumsum）と累積積を計算する方法（np.cumprod）を紹介しました。

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今回はNumPyでndarrayを連結する方法（np.concatenate）を紹介します。

通常のPythonのリストの場合、単純に「+」でつなげるだけでリストを連結することができます。

a = [0, 1, 2]
b = [3, 4]

ans = a + b

print(ans)

実行結果
[0, 1, 2, 3, 4]

しかしながらNumPyのndarrayでは「＋」でつなげるだけではリストの連結になりません。

「＋」でつなげたそれぞれのリストの要素数が違う場合はエラーになりますし、同じ場合は同じインデックスの要素が足し合わされます。

import numpy as np

a = np.array([0, 1, 2])
b = np.array([3, 4])

ans = a + b

print(ans)

実行結果
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
Cell In[4], line 6
      3 a = np.array([0, 1, 2])
      4 b = np.array([3, 4])
----> 6 ans = a + b
      8 print(ans)

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes 
(3,) (2,)

import numpy as np

a = np.array([0, 1, 2])
c = np.array([3, 4, 5])

ans = a + c

print(ans)

実行結果
[3 5 7]

ということでNumPyのndarrayを連結する方法を紹介します。

それでは始めていきましょう。

np.concatenate

NumPyのndarrayを連結するには「np.concatenate([ndarray1, ndarray2])」とします。

import numpy as np

a = np.array([0, 1, 2])
b = np.array([3, 4])

ans = np.concatenate([a, b])

print(ans)

実行結果
[0 1 2 3 4]

ちなみに「np.concatenate([ndarray1, ndarray2, ndarray3, …])」とすることで３つ以上のndarrayを同時に連結することもできます。

import numpy as np

a = np.array([0, 1, 2])
b = np.array([3, 4])
c = np.array([3, 4, 5])

ans = np.concatenate([a, b, c])

print(ans)

実行結果
[0 1 2 3 4 3 4 5]

２次元のndarrayも連結することができます。

import numpy as np

d = np.array([[0, 1], [2, 3]])
e = np.array([[4, 5], [6, 7]])

ans = np.concatenate([d, e])

print(ans)

実行結果
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]
 [6 7]]

「axis」のオプション引数を使うことで連結する軸の方向を指定することができます。

import numpy as np

d = np.array([[0, 1], [2, 3]])
e = np.array([[4, 5], [6, 7]])

ans = np.concatenate([d, e], axis=0)

print(ans)

実行結果
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]
 [6 7]]

import numpy as np

d = np.array([[0, 1], [2, 3]])
e = np.array([[4, 5], [6, 7]])

ans = np.concatenate([d, e], axis=1)

print(ans)

実行結果
[[0 1 4 5]
 [2 3 6 7]]

２次元以上のndarrayの場合、連結後で形が揃わない様なndarrayは連結できません。

import numpy as np

d = np.array([[0, 1], [2, 3]])
f = np.array([[4, 5, 6], [7, 8, 9]])

ans = np.concatenate([d, f], axis=0)

print(ans)

実行結果
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
Cell In[22], line 6
      3 d = np.array([[0, 1], [2, 3]])
      4 f = np.array([[4, 5, 6], [7, 8, 9]])
----> 6 ans = np.concatenate([d, f], axis=0)
      8 print(ans)

ValueError: all the input array dimensions except for the 
concatenation axis must match exactly, but along dimension 1, 
the array at index 0 has size 2 and the array at index 1 has size 3

もちろん形が揃っていないndarrayでも連結する方向の形が揃っている場合は連結できます。

import numpy as np

d = np.array([[0, 1], [2, 3]])
f = np.array([[4, 5, 6], [7, 8, 9]])

ans = np.concatenate([d, f], axis=1)

print(ans)

実行結果
[[0 1 4 5 6]
 [2 3 7 8 9]]

次回はNumPyのndarrayをファイルに保存（np.save）、また読み込みする方法（np.load）を紹介します。

ではでは今回はこんな感じで。