Summary
This chapter explains how to index and access elements in multidimensional arrays, focusing on positive and negative indexing in 2D arrays and the efficiency of single-step indexing over chained indexing.

General domain of usage
financial data analysis

一次元配列の要素にアクセスできるようになったので、次は**高次元**配列のインデックス指定について学習します。

## 2次元配列のインデックス指定

これは `2x3` 配列であり、**軸0** に沿って `2` つの**一次元配列**で構成され、それぞれの一次元配列は **軸1** に沿って `3` つの要素を持ちます。

下の図は、2次元配列における正のインデックスと負のインデックスを示しています（配列の値は**黒色**、正のインデックスは**緑色**、負のインデックスは**赤色**で表示）。

## 2次元配列における要素のアクセス

1次元配列では、**角括弧**で要素のインデックスを指定してアクセスします。2次元配列でも同様にインデックスを指定すると、指定したインデックス位置の**1次元配列**が取得されます。これは、必要な場合に便利です。

しかし、**内側**の1次元配列の特定の要素を取得したい場合は、1次元配列のインデックス（**軸0**に沿って）と、その要素のインデックス（**軸1**に沿って）を指定する必要があります。例えば、`array[0, 1]` のように記述します。Pythonの`array[0][1]`と同様に `list` と書くこともできますが、これは各インデックスごとに**2回探索**が行われるため、**効率が低下**します。

指定したインデックスが範囲外の場合、`IndexError` が発生するため注意が必要です。

注意

import numpy as np
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# Accessing the first element (1D array) with positive index
print(array_2d[0])
# Accessing the second element of the first 1D array with positive index
print(array_2d[0, 1])
# Accessing the last element of the last 1D array with negative index
print(array_2d[-1, -1])

下の図は、課題で使用される `stock_prices` 配列の構造を示しています。

import unittest
import importlib.util
import numpy as np


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    """Codefinity-style result 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 user_code
        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)

        # Вихідна матриця цін
        cls.stock_prices = np.array([
            [150, 130, 140, 150, 160],
            [210, 220, 230, 240, 250],
            [310, 320, 330, 340, 350],
            [410, 420, 430, 440, 450],
            [510, 520, 530, 540, 550]
        ])

    def test_first_company_prices(self):
        """1. Retrieve all stock prices of the first company using positive index"""
        ok = hasattr(self.m, "first_company_prices")
        arr = getattr(self.m, "first_company_prices", None)
        type_ok = isinstance(arr, np.ndarray)
        expected = self.stock_prices[0]
        val_ok = type_ok and np.array_equal(arr, expected)
        shape_ok = type_ok and arr.shape == (5,)
        _dynamic_test(
            self,
            ok and type_ok and shape_ok and val_ok,
            "first_company_prices retrieved correctly",
            "first_company_prices incorrect",
        )

    def test_third_company_second_day(self):
        """2. Retrieve third company second day price using positive indices"""
        ok = hasattr(self.m, "third_company_second_day_price")
        val = getattr(self.m, "third_company_second_day_price", None)
        expected = self.stock_prices[2, 1]
        type_ok = isinstance(val, (int, np.integer))
        value_ok = type_ok and val == expected
        _dynamic_test(
            self,
            ok and type_ok and value_ok,
            "third_company_second_day_price retrieved correctly",
            "third_company_second_day_price incorrect",
        )

    def test_last_company_last_day(self):
        """3. Retrieve last company last day price using negative indices"""
        ok = hasattr(self.m, "last_company_last_day_price")
        val = getattr(self.m, "last_company_last_day_price", None)
        expected = self.stock_prices[-1, -1]
        type_ok = isinstance(val, (int, np.integer))
        value_ok = type_ok and val == expected
        _dynamic_test(
            self,
            ok and type_ok and value_ok,
            "last_company_last_day_price retrieved correctly",
            "last_company_last_day_price incorrect",
        )


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


test_code.py

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多次元インデックス

2次元配列のインデックス指定

2次元配列における要素のアクセス

解答