NumPy 配列から特定の要素を取り出すには、スライシングとインデックス指定を使います。Python のリストと似ていますが、多次元配列でより強力に使えます。
基本的なインデックス指定
1次元配列では、Python のリストと同じようにインデックスで要素を取得できます。
import numpy as np a = np.array([10, 20, 30, 40, 50]) print(a[0]) # 10（先頭） print(a[-1]) # 50（末尾） print(a[2]) # 30
2次元配列では、[行, 列] の形式で指定します。
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(a[0, 0]) # 1（0行0列） print(a[1, 2]) # 6（1行2列） print(a[2, 1]) # 8（2行1列）
スライシング
コロン : を使って範囲を指定します。start:stop で start から stop の手前まで取得します。
a = np.array([10, 20, 30, 40, 50]) print(a[1:4]) # [20 30 40]（インデックス1〜3） print(a[:3]) # [10 20 30]（先頭から3つ） print(a[2:]) # [30 40 50]（インデックス2以降） print(a[::2]) # [10 30 50]（1つ飛ばし）
2次元配列でも同様に使えます。
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) # 0〜1行目、1〜2列目 print(a[0:2, 1:3]) # [[2 3] # [6 7]] # 全行、2列目以降 print(a[:, 2:]) # [[ 3 4] # [ 7 8] # [11 12]] # 1行目のすべて print(a[1, :]) # [5 6 7 8] print(a[1]) # [5 6 7 8]（同じ結果）
ファンシーインデックス
リストや配列で複数のインデックスを指定できます。これをファンシーインデックスと呼びます。
a = np.array([10, 20, 30, 40, 50]) # インデックス0, 2, 4の要素 print(a[[0, 2, 4]]) # [10 30 50]
2次元配列では、行と列それぞれにリストを渡します。
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # (0,0), (1,1), (2,2) の要素（対角成分） print(a[[0, 1, 2], [0, 1, 2]]) # [1 5 9]
ブールインデックス
条件式を使って要素を選択できます。
a = np.array([1, 5, 3, 8, 2, 9]) # 5より大きい要素 print(a[a > 5]) # [8 9] # 偶数の要素 print(a[a % 2 == 0]) # [8 2]
条件を満たす要素だけを取り出せるので、データのフィルタリングに便利です。
# 条件に合う要素を書き換える a = np.array([1, 5, 3, 8, 2, 9]) a[a > 5] = 0 print(a) # [1 5 3 0 2 0]
スライスはビューを返す
スライスで取得した配列は、元の配列のビュー（参照）です。変更すると元の配列も変わります。
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) b = a[1:4] b[0] = 99 print(a) # [ 1 99 3 4 5]
コピーが必要な場合は .copy() を使ってください。
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) b = a[1:4].copy() b[0] = 99 print(a) # [1 2 3 4 5]（変わらない）
