【numpy】viewとcopy
配列のviewとは、もとの配列と同じデータを指している。
一方、copyは、もとの配列と同じデータのコピーを指している。
つまり、配列aのviewであるvが存在するとして、vの要素を書き換えるとaの値も同時に書き換わる。
しかし、aのcopyであるcの要素を書き換えてもaの値は影響を受けない。
例えば、
import numpy as np a = np.arange(5) # もとの配列 v = a[:] # aへのview c = a.copy() # aのcopy # 最初の値の確認 print(a) # array([0, 1, 2, 3, 4]) print(v) # array([0, 1, 2, 3, 4]) print(c) # array([0, 1, 2, 3, 4]) # 元の配列aに対して変更を加えると？ a[0] = 100 print(a) # array([100, 1, 2, 3, 4]) print(v) # array([100, 1, 2, 3, 4]) print(c) # array([0, 1, 2, 3, 4]) # viewが影響を受ける。copyは無事 # viewに対して変更を加えると？ v[2] = 200 print(a) # array([100, 1, 200, 3, 4]) print(v) # array([100, 1, 200, 3, 4]) print(c) # array([0, 1, 2, 3, 4]) # 元の配列aが影響を受ける。copyは無事 # copyに対して変更を加えると？ c[3] = 300 print(a) # array([100, 1, 200, 3, 4]) print(v) # array([100, 1, 200, 3, 4]) print(c) # array([0, 1, 2, 300, 4]) # cだけが書き換わる
viewはコピーをつくらないので基本的に速いしメモリ効率も良いが、もとの配列を壊したくないときcopyが必要となる。
どんな操作がviewを返して、どんな操作がcopyを返すのかを整理してみた。ちなみにこれは自分向けの整理なので、できるだけ誤りのないようにするが必ず正しいとは言えないので必ずドキュメントを参照してください。
また、カバーしきれていない部分がかなりあると思うので、教えてくれたら喜んで加筆します。
viewを返す操作 |
copyを返す操作 |
何してるの | 備考 |
|---|---|---|---|
v = a または v = a[:] |
c = a.copy() |
配列全ての値の取得 | Pythonのlistだとa[:]はcopyを返すことに注意 |
v = a.ravel()*1 |
c = a.flatten() |
aを1次元ベクトルに変換 |
v = np.ravel(a)も可。 |
v = a[something] |
c = a[something].copy() |
aのslicing |
例えばa[start:stop:step]*2, a[a>0]*3, a[ndarray([3,2,1])]*4など |
さらに、fancy indexingは大変便利なのですが、内部の処理が複雑で多少計算時間がかかります。 そこで、fancy indexingのそれぞれの機能を分割したような高速な専用の関数が用意されています *5 ：
| 共通の処理 | 専用の関数(速い) | fancy indexing (遅い) | 何してるの | 備考 |
|---|---|---|---|---|
i = np.random.rand(10) > .5 |
c = a.compress[i] |
c = a[i] |
iの要素がTrueの場所だけ取得 |
c = np.compress(a, i)も可 |
i = np.array([3,2,1]) |
c = a.take(i) |
c = a[i] |
3,2,1番目の要素を取得 | c = np.take(a,i)も可 |
他にも、入力を破壊するメソッドとそうでないメソッドもある。
例えば、np.random.shuffle(a) はaの値を書き換えるので、もとのaは上書きされてしまうが、同様の処理をするb = np.random.permutation(a)はaを保存したまま、bにその結果を格納する、よってaの値は上書きされない：
| 上書きする | 上書きしない | 操作 |
|---|---|---|
np.random.shuffle(a) # 返り値なし |
b = np.random.permutation(a) |
要素をランダムにシャッフル |
a.resize((n,m)) # 返り値なし |
v = a.reshape((n,m)) # viewを返す*6 |
n行m列に変換 |
