Pythonで2次元配列の特定列を抽出する基本的な方法
【サンプルコード】
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
column = [row[1] for row in matrix]
print(column)
【実行結果】
[2, 5, 8]
このサンプルコードでは、まずmatrixという名前の2次元配列（行列）を定義しています。
matrixは3つのリストを要素として持ち、それぞれのリストが行を表しています。
次にcolumnという新しいリストを作成します。ここで使用されているリスト内包表記は、matrixの各行（row）から特定の要素を抽出するために使われています。
この例では各行の2番目の要素（インデックス1）をcolumnに追加しています。
Pythonのインデックスは0から始まるため、インデックス1は実際には2番目の要素を意味します。
結果として、matrixの各行から2番目の要素が抽出され、新しいリストcolumnに格納されます。
最後にprint関数を用いてcolumnの内容を表示します。
numpyを使用した2次元配列の列抽出方法
【サンプルコード】
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
column = matrix[:, 1]
print(column)
【実行結果】
[2 5 8]
この方法では、まずnumpyライブラリをインポートしています。numpyはPythonで数値計算を効率的に行うためのライブラリで、特に多次元配列の操作に優れています。
次にmatrixという名前のnumpy配列を作成しています。numpy配列では、列の抽出がより簡単になります。
ここではmatrix[:, 1]というスライス表記を使用しています。コロン（:）は全ての行を意味し、1は抽出したい列のインデックスです。
この表記によりmatrixの2番目の列が抽出され、columnに代入されます。最後にprint関数でcolumnの内容を出力しており、実行すると指定した列の要素のみが表示されます。
複数列の抽出と結果の活用
【サンプルコード】
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
columns = [list(row[i] for row in matrix) for i in [0, 2]]
print(columns)
【実行結果】
[[1, 4, 7], [3, 6, 9]]
この例では、2次元配列matrixから複数の列を同時に抽出しています。
外側のリスト内包表記では、[0, 2]で指定された複数のインデックスに対応する列を抽出しています。
内側のリスト内包表記は、特定のインデックスiに対して、matrixの各行から要素を抽出しています。
結果として、1番目と3番目の列が抽出され、それぞれが新しいリストに格納されます。
print関数を使用することで、抽出された列がどのように格納されているかを確認できるので、この方法は、複数の列を同時に取り扱う際に便利です。
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