【簡単】Pythonで2次元配列を操作する

（最終更新日：2023年8月）

✔当記事が対象とする読者層

「Pythonの2次元配列の概念を理解したい」
「Pythonで2次元配列を操作する具体的な手法について学びたい」
「Pythonの2次元配列操作の実例を知りたい」

✔当記事で提供される情報

Pythonでの2次元配列の基礎知識
Pythonを使った2次元配列の操作方法とその応用技術
Pythonの2次元配列操作の実践例

当記事では、Pythonでの2次元配列の基本理解から、実際の操作方法、さらにはその応用テクニックまで、具体例を交えて詳細に説明しています。

最後まで興味深く読んでいただけることと思います。

筆者プロフィール

【現職】プロダクトマネージャー

【副業】ブログ（月間17万PV）/YouTube/Web・アプリ制作

「プログラミング × ライティング × 営業」の経験を活かし、30後半からのIT系職へシフト。当サイトでは、実際に手を動かせるWebアプリの開発を通じて、プログラミングはもちろん、IT職に必要な情報を提供していきます。

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入門: Pythonと2次元配列

ここでは、Pythonと2次元配列についての基本的な知識を見ていきましょう。

基本を理解のうえ、実際のコーディングへと進んでください。

Pythonプログラミングとその重要性
2次元配列とは何か？

Pythonプログラミングとその重要性

Pythonは現在、データ分析、ウェブ開発、AIなど多岐にわたる分野で利用されている汎用性の高いプログラミング言語です。

初心者にとっても学びやすいシンプルな構文が特徴で、これがPythonの広範な普及に大いに貢献しています。

また、豊富なライブラリが提供されており、多様なタスクに対応可能なのも魅力のひとつです。

2次元配列とは何か？

2次元配列とは、要素が行と列に配置された配列のことを指します。

プログラミングの世界では、画像データの解析や、ゲームのボードなどを表現するためによく使われるもの。

Pythonでは、リストのリストとして2次元配列を扱えます。

# 3x3の2次元配列を作成
matrix = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]

# 要素へのアクセス
print("1行1列の要素:", matrix[0][0])  # 出力: 1
print("2行3列の要素:", matrix[1][2])  # 出力: 6
print("3行2列の要素:", matrix[2][1])  # 出力: 8

2次元配列の設定と定義

次に、Pythonで2次元配列をどのように設定し、定義するかを説明します。

基本的な初期設定方法から、numpyモジュールを使った設定法まで幅広く見ていきましょう。

基本的な初期設定方法と解説
リスト内包表記を利用した初期設定法
numpyモジュールを活用した初期設定方法
1次元配列を2次元配列に変換する方法

基本的な初期設定方法と解説

Pythonで最も基本的な2次元配列の初期設定方法は、リストのリストとして定義する方法です。

以下はその一例です。

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

この例では、3行3列の2次元配列を作成しています。

リスト内包表記を利用した初期設定法

Pythonのリスト内包表記を用いることで、より効率的に2次元配列を作れます。

以下がその例です。

matrix = [[0 for col in range(3)] for row in range(3)]

この例では、3行3列の全要素が0である2次元配列を生成しています。

numpyモジュールを活用した初期設定方法

numpyモジュールでは、大規模な数値データの処理が可能です。

2次元配列の初期設定も簡単におこなえます。

import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

この例では、numpyのarray関数を使用して2次元配列を生成しています。

1次元配列を2次元配列に変換する方法

1次元配列を2次元配列に変換する場合も、numpyモジュールのreshape関数を使用します。

import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
matrix = array.reshape((2, 3))

print(matrix)
# 出力結果：array([[1, 2, 3],
#      　　　　    [4, 5, 6]])

この例では、1次元配列を2行3列の2次元配列に変換しています。

2次元配列の操作とアクセス方法

Pythonで2次元配列を操作し、データにアクセスする方法について解説します。

複数の方法を理解して、場面ごとに適したものを使いましょう。

通常のアクセス方法とエクサンプル
for文を活用したデータアクセス
2次元配列に要素を追加する方法

通常のアクセス方法とエクサンプル

2次元配列の特定の要素にアクセスする基本的な方法は、インデックスを用いる方法です。

以下にその一例を示します。

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print(matrix[0][2])  # Output: 3

この例では、最初のリスト（行）の3つ目の要素にアクセスしています。

for文を活用したデータアクセス

2次元配列の全ての要素にアクセスするためには、for文を使うのが一般的です。

以下にその一例を示します。

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
for row in matrix:
    for item in row:
        print(item)

この例では、2次元配列の全ての要素を順番に出力しています

2次元配列に要素を追加する方法

2次元配列に要素を追加するには、appendメソッドを用います。

ただし、新たに追加する要素もリスト形式である必要があります。

以下にその一例を示します。

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
matrix.append([10, 11, 12])
print(matrix)  # Output: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]

この例では、2次元配列の末尾に新しい行（リスト）を追加しています。

2次元配列の詳細な活用法

次に、2次元配列をより詳細に活用する方法を見ていきましょう。

要素の検索やソートなど、さまざまなテクニックを取り上げます。

要素の検索とそのアプローチ
結合リストにおけるインデックス検索
numpyを活用した検索方法
2次元配列のソートの仕方と例

要素の検索とそのアプローチ

2次元配列の中から特定の要素を検索する基本的なアプローチは、2つのforループを使用する方法です。

以下にその一例を示します。

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
for i, row in enumerate(matrix):
    for j, item in enumerate(row):
        if item == 5:
            print(f"Item 5 is located at row {i+1} and column {j+1}")

この例では、要素5が2次元配列のどこに位置しているかを検索しています。

結合リストにおけるインデックス検索

enumerate関数を使って、結合リストで特定の要素のインデックスを検索できます。

以下がその例です。

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
flattened = [item for sublist in matrix for item in sublist]
index = [i for i, x in enumerate(flattened) if x == 5]
print(index)  # Output: [4]

この例では、2次元配列を平坦化（1次元配列に変換）した上で、特定の要素のインデックスを検索しています。

numpyを活用した

検索方法numpyモジュールを利用すると、より効率的に2次元配列から特定の要素を検索できます。

以下はその例です。

import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
result = np.where(matrix == 5)
print(f"Item 5 is located at row {result[0][0]+1} and column {result[1][0]+1}")

この例では、numpyのwhere関数を使って、特定の要素が2次元配列のどこに位置しているかを検索しています。

2次元配列のソートの仕方と例

Pythonで2次元配列をソートする方法は多数ありますが、ここでは各行を個別にソートする一例を示します。

matrix = [[3, 2, 1], [6, 5, 4], [9, 8, 7]]
matrix = [sorted(row) for row in matrix]
print(matrix)  # Output: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

この例では、リストの内包表記とsorted関数を用いて、2次元配列の各行を昇順にソートしています。

2次元配列の高度な概念

ここでは、2次元配列の高度な操作、特に転置やプログラミングの実用的な応用について説明します。

2次元配列の転置方法
Pythonでのゲーム開発やAI開発等での2次元配列の利用方法

2次元配列の転置方法

2次元配列の「転置」は、行と列を入れ替える操作のこと。

numpyモジュールを使うと、この操作は簡単です。

import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
transposed_matrix = matrix.T
print(transposed_matrix)

"""出力結果
[[1 4 7]
 [2 5 8]
 [3 6 9]]
"""

この例では、numpyのT属性を用いて2次元配列を転置しています。