numpyで配列の要素を繰り返したい場合、np.repeatとnp.tileの2つの関数を使用できます。本記事では、これらの関数の使い方と違いを具体的なコード例とともに解説します。
np.repeat
np.repeatは配列の各要素を指定した回数だけ繰り返す関数です。
構文
np.repeat(a, repeats, axis=None)パラメータ
a: 繰り返す配列repeats: 繰り返し回数（整数または整数の配列）axis: 繰り返しを行う軸（デフォルトはNone）
基本的な使い方
1次元配列の各要素を2回ずつ繰り返す例です。
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
result = np.repeat(arr, 2)
print(result)
# [1 1 2 2 3 3]要素ごとに異なる回数で繰り返し
各要素を異なる回数で繰り返す例です。
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
result = np.repeat(arr, [2, 3, 1])
print(result)
# [1 1 2 2 2 3]2次元配列での使用
2次元配列に対してaxisパラメータを指定して繰り返しを行う例です。
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 行方向に繰り返し
result_axis0 = np.repeat(arr, 2, axis=0)
print(result_axis0)
# [[1 2]
# [1 2]
# [3 4]
# [3 4]]
# 列方向に繰り返し
result_axis1 = np.repeat(arr, 2, axis=1)
print(result_axis1)
# [[1 1 2 2]
# [3 3 4 4]]np.tile
np.tileは配列全体を指定した回数だけタイル状に繰り返す関数です。
構文
np.tile(A, reps)パラメータ
A: 繰り返す配列reps: 繰り返し回数（整数またはタプル）
基本的な使い方
1次元配列全体を3回繰り返す例です。
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
result = np.tile(arr, 3)
print(result)
# [1 2 3 1 2 3 1 2 3]多次元での繰り返し
配列を多次元方向に繰り返す例です。
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
# 2行3列に配置
result = np.tile(arr, (2, 3))
print(result)
# [[1 2 3 1 2 3 1 2 3]
# [1 2 3 1 2 3 1 2 3]]2次元配列での使用
2次元配列をタイル状に繰り返す例です。
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
result = np.tile(arr, (2, 2))
print(result)
# [[1 2 1 2]
# [3 4 3 4]
# [1 2 1 2]
# [3 4 3 4]]違いと使い分け
np.repeatとnp.tileの主な違いは以下の通りです。
繰り返しの単位
np.repeat: 各要素を個別に繰り返すnp.tile: 配列全体をブロック単位で繰り返す
実際の動作の違いを比較する例です。
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
# repeatの場合
repeat_result = np.repeat(arr, 2)
print("repeat:", repeat_result)
# repeat: [1 1 2 2 3 3]
# tileの場合
tile_result = np.tile(arr, 2)
print("tile:", tile_result)
# tile: [1 2 3 1 2 3]使い分けの指針
- 要素レベルの繰り返しが必要な場合は
np.repeatを使用 - 配列全体のパターン繰り返しが必要な場合は
np.tileを使用
データ拡張での使用例です。
import numpy as np
# 元データ
data = np.array([10, 20, 30])
# 各データポイントを3回ずつ複製（データ拡張）
expanded_data = np.repeat(data, 3)
print("expanded_data:", expanded_data)
# expanded_data: [10 10 10 20 20 20 30 30 30]
# パターンを2回繰り返し（周期的なデータ生成）
pattern_data = np.tile(data, 2)
print("pattern_data:", pattern_data)
# pattern_data: [10 20 30 10 20 30]まとめ
numpyで配列の要素を繰り返す方法として、np.repeatとnp.tileの2つの関数があります。np.repeatは各要素を個別に繰り返し、np.tileは配列全体をブロック単位で繰り返します。データの性質や目的に応じて適切な関数を選択することで、効率的な配列操作が可能になります。
