Summary  
This chapter explains how to create higher-dimensional arrays (2D and 3D) in NumPy by passing nested lists to the array() function, treating them as matrices or cubes.  

General domain of usage  
Scientific computing

## 2次元配列

ここでは、より高次元の配列、つまり**2次元配列**を作成します。

import numpy as np
# Creating a 2D array
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(f'2-dimensional array: \n{array_2d}')

基本的に、高次元の**NumPy**配列を作成するには、`array()`関数の引数として高次元の**リスト**を渡します。

任意のNumPy配列オブジェクトは`ndarray`と呼ばれる。

注記

こちらは2次元配列の可視化例。

これは`2x3` **行列**として考えることができる。

## 3次元配列

**3次元配列**の作成は、2次元配列の作成とほぼ同じです。唯一の違いは、**3次元リスト**を引数として渡す必要がある点です。

import numpy as np
# Creating a 3D array
array_3d = np.array([
    [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
    [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]],
    [[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]]
])
print(f'3-dimensional array: \n{array_3d}')

しかし、3次元配列の可視化はやや複雑ですが、実行することは可能です。

配列は `3x3x3` であり、各辺が3の**立方体**となります。

実際には、3次元やそれ以上の高次元配列の扱い方は、2次元配列の扱い方と変わりません。


import unittest
import importlib.util
import numpy as np
import io
from contextlib import redirect_stdout


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    """Codefinity-style dynamic test output"""
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


class TestUserCode(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # Імпортуємо код користувача
        spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_code", "user_code.py")
        cls.m = importlib.util.module_from_spec(spec)
        spec.loader.exec_module(cls.m)
        cls.module_path = spec.origin

    def test_array_creation(self):
        """Перевіряємо, що створено 2D NumPy масив"""
        ok = hasattr(self.m, "array_2d")
        arr = getattr(self.m, "array_2d", None)

        type_ok = isinstance(arr, np.ndarray)
        dim_ok = type_ok and arr.ndim == 2
        not_empty = type_ok and arr.size > 0

        _dynamic_test(
            self,
            ok and type_ok and dim_ok and not_empty,
            "2D NumPy array created correctly",
            "2D NumPy array not created correctly",
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Pythonの数値計算における最も重要なライブラリであるNumPyの可能性を最大限に引き出します。本コースは、NumPyの初心者レベルから上級レベルまでの習得を目指して設計されています。データサイエンティスト、エンジニア、研究者、開発者のいずれであっても、NumPyの習得は効率的なデータ操作、科学計算、機械学習に不可欠です。

NumPyの応用例を探求し、数値計算において最も人気のあるライブラリの一つである理由を理解します。さまざまなデータニーズに効率的に対応するための配列の作成および初期化方法について学びます。

NumPy配列内の特定の要素やサブセットにインデックス表記を用いてアクセスする方法について学びます。条件付きインデックスを適用してデータをフィルタリングし、欠損値を効率的に管理する方法を習得します。

NumPyは、一般的な配列操作を行うための多くの組み込み関数を提供しています。これらのツールを活用して、繰り返しのコードを書くことなく、データの変換、集約、分析を効率的に行う方法を学びます。

NumPy配列上で効率的に数学的演算を行う方法を学びます。これらの演算を実際の問題解決に応用し、ベクトル化計算が数値解析を高速化する仕組みをより深く理解します。

高次元配列の作成

2次元配列

3次元配列

解答