Numpyのブロードキャストの条件や使い方について解説する

2023.01.18 2022.08.09

このガイドでは、初心者の視点からNumpyブロードキャストについて説明します。

このガイドでは予備知識がないことを前提にしていますので、基礎的なところから説明していきます。

Numpyブロードキャストとは？
Numpyブロードキャストの条件
Numpyブロードキャスティングの実装
ブロードキャストのスピードメリット
まとめ

Numpyブロードキャストとは？

“ブロードキャスト “という用語は、算術演算中に異なる形状を持つ配列をnumpyがどのように扱うかを説明します。

ある制約のもとで、小さい方の配列は大きい方の配列に「ブロードキャスト」され、両者の形状が一致するようになります。

ブロードキャストは、PythonではなくC言語でループが発生するように、配列操作をベクトル化する手段を提供します。

それを理解するために、小さな例を挙げてみましょう。

NumPyのブロードキャスト機構を理解するために、2つの配列を異なる次元に追加します。

import numpy as np
 
arr = np.arange(3)

result = arr + 4

一方、5.は単純な整数であり、理論的には0次元です。

両者は異なる次元であるため、Numpyは小さい方の配列を特定の軸に沿ってブロードキャスト（単純に引き伸ばす）し、数学的演算が行われるのに適した状態にしようと試みます。

a = np.arange(12).reshape(4, 3)

print("Shape of a is:", a.shape)
 
b = np.arange(4).reshape(4, 1)

print("Shape of b is:", b.shape)
 
print("Sum:

", a + b)

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Numpyブロードキャストの条件

Numpyのブロードキャストには、配列に対する操作の一貫性とフェイルセーフを実現するための厳密なルールがあります。

これらは、numpyにおけるブロードキャストの一般的な2つのルールです。

NumPy の配列に対して操作を行うとき、NumPy は配列の形状を右から左へ要素ごとに比較します。2つの次元が等しいか、どちらかが1のときのみ互換性があります。2つの次元が等しい場合、配列はそのまま残されます。次元が1の場合は、その次元に沿って配列がブロードキャストされます。2つの条件のいずれも満たされない場合、NumPyはValueErrorを投げ、配列がブロードキャストできないことを示す。配列がブロードキャストされるのは、すべての次元が互換性を持っている場合のみです。
比較される配列は、同じ次元数である必要はありません。比較される配列は、同じ次元数である必要はありません。小さい次元数の配列は、不足する次元に沿って簡単に拡大縮小することができます。

この記事もチェック：Numpyで1次元や多次元配列での平均値を求める方法|averageメソッドを使う方法を解説

Numpyブロードキャスティングの実装

このルールをよりよく理解するために、いくつかの例を示します。

a = np.arange(16).reshape(4, 4)

print("Shape of a is:", a.shape)
 
b = np.arange(4).reshape(4, 2)

print("Shape of b is:", b.shape)
 
print("Sum:

", a + b)

a = np.arange(15).reshape(5, 3)

print("Shape of a is:", a.shape)
 
b = np.arange(3)

print("Shape of b is:", b.shape)
 
print("Sum:

", a + b)

互換性のある次元を持つ配列の和。

配列の次元が (4, 3) と (4, 1) であり、互換性がある。

a = np.arange(32).reshape(4, 4, 1, 2)

print("Shape of a is:", a.shape)
 
b = np.arange(8).reshape(1,4,2)

print("Shape of b is:", b.shape)
 
print("Shape of the sum:

", (a + b).shape)