NumPyで行列の行ごと・列ごとの合計を求める方法を徹底解説

この記事では、PythonのNumPyライブラリを使って、行列の各行の合計と各列の合計をそれぞれ求める方法を解説します。合計の計算にはnp.sum()関数を使用します。

アルゴリズム

手順1: NumPyをインポートする。
手順2: m×n次元のNumPy行列を作成する。
手順3: 各列の合計を求める。
手順4: 各行の合計を求める。

サンプルコード

import numpy as np

a = np.matrix('10 20; 30 40')
print("Our matrix: \n", a)

# 各列の合計（axis=0：縦方向に加算）
sum_of_cols = np.sum(a, axis=0)
print("\nSum of each column: ", sum_of_cols)

# 各行の合計（axis=1：横方向に加算）
sum_of_rows = np.sum(a, axis=1)
print("\nSum of each row: \n", sum_of_rows)

実行結果

Our matrix:
 [[10 20]
 [30 40]]
Sum of each column:  [[40 60]]
Sum of each row:
 [[30]
 [70]]

コードの解説

np.sum()関数は、集計の方向を指定するための引数「axis」を受け取ります。axisには 0 または 1 のいずれかの値を指定します。

• axis=0：縦方向（下向き）に要素を加算するため、各列の合計が得られます。上の例では 10+30=40、20+40=60 となり、結果は [[40 60]] です。
• axis=1：横方向に要素を加算するため、各行の合計が得られます。上の例では 10+20=30、30+40=70 となり、結果は [[30] [70]] です。

補足：np.matrixについて

なお、現在のNumPyでは np.matrix は非推奨（deprecated）となっています。実際の開発では、通常の2次元配列を作る np.array() を使うことが推奨されます。np.array を使った場合も、np.sum() の使い方とaxisの挙動はまったく同じです。