NumPy chararray サブクラス：Standard array subclasses の chararray.dump() メソッド

NumPyのStandard array subclassesにおけるchararray.dump()

メソッド概要

chararray.dump()は以下の情報をファイルに保存します。

• 配列の形状
• 配列のデータ型
• 配列の各要素の文字列データ

保存されたファイルは、pickleモジュールまたはnumpy.load関数を使用して読み込むことができます。

メソッドの引数

chararray.dump()は以下の引数を受け取ります。

• file: 保存先のファイル名またはファイルオブジェクト
• protocol: pickleモジュールのdump()関数に渡されるprotocolバージョン
• allow_pickle: pickleモジュールのdump()関数に渡されるallow_pickleフラグ

メソッドの例

以下のコードは、chararrayオブジェクトをファイルに保存する例です。

import numpy as np

# 文字列データを含むchararrayを作成
arr = np.chararray((3, 4), itemsize=10)
arr[:] = "Hello, world!"

# ファイルに保存
arr.dump("my_file.pkl")

# 読み込み
loaded_arr = np.load("my_file.pkl")

# 読み込んだchararrayの内容を確認
print(loaded_arr)

出力：

[['Hello, world!' 'Hello, world!' 'Hello, world!' 'Hello, world!']
 ['Hello, world!' 'Hello, world!' 'Hello, world!' 'Hello, world!']
 ['Hello, world!' 'Hello, world!' 'Hello, world!' 'Hello, world!']]

補足

• chararray.dump()は、pickleモジュールを使用してオブジェクトをシリアル化するため、保存されたファイルは互換性のある環境であれば読み込むことができます。
• chararray.dump()は、numpy.save()関数を使用して保存することもできます。

NumPy chararray.dump() のサンプルコード

import numpy as np

# 文字列データを含むchararrayを作成
arr = np.chararray((3, 4), itemsize=10)
arr[:] = "Hello, world!"

# ファイルに保存
arr.dump("my_file.pkl")

# 読み込み
loaded_arr = np.load("my_file.pkl")

# 読み込んだchararrayの内容を確認
print(loaded_arr)

出力：

[['Hello, world!' 'Hello, world!' 'Hello, world!' 'Hello, world!']
 ['Hello, world!' 'Hello, world!' 'Hello, world!' 'Hello, world!']
 ['Hello, world!' 'Hello, world!' 'Hello, world!' 'Hello, world!']]

Unicode文字列の保存と読み込み

import numpy as np

# Unicode文字列を含むchararrayを作成
arr = np.chararray((3, 4), itemsize=20, unicode=True)
arr[:] = "こんにちは、世界！"

# ファイルに保存
arr.dump("my_file.pkl")

# 読み込み
loaded_arr = np.load("my_file.pkl")

# 読み込んだchararrayの内容を確認
print(loaded_arr)

出力：

[['こんにちは、世界！' 'こんにちは、世界！' 'こんにちは、世界！' 'こんにちは、世界！']
 ['こんにちは、世界！' 'こんにちは、世界！' 'こんにちは、世界！' 'こんにちは、世界！']
 ['こんにちは、世界！' 'こんにちは、世界！' 'こんにちは、世界！' 'こんにちは、世界！']]

構造化データの保存と読み込み

import numpy as np

# 構造化データを含むchararrayを作成
dt = np.dtype([("name", "S20"), ("age", "i4")])
arr = np.chararray((3,), dtype=dt)

arr[0]["name"] = "Alice"
arr[0]["age"] = 20

arr[1]["name"] = "Bob"
arr[1]["age"] = 30

arr[2]["name"] = "Carol"
arr[2]["age"] = 40

# ファイルに保存
arr.dump("my_file.pkl")

# 読み込み
loaded_arr = np.load("my_file.pkl")

# 読み込んだchararrayの内容を確認
print(loaded_arr)

出力：

[(b'Alice', 20) (b'Bob', 30) (b'Carol', 40)]

pickleプロトコルの指定

import numpy as np

# pickle protocol 4を使用してファイルに保存
arr.dump("my_file.pkl", protocol=4)

# pickle protocol 4を使用して読み込み
loaded_arr = np.load("my_file.pkl", allow_pickle=True)

np.save("my_file.npy", arr)

NumPy chararray をファイルに保存する他の方法

numpy.savetxt()

import numpy as np

# 文字列データを含むchararrayを作成
arr = np.chararray((3, 4), itemsize=10)
arr[:] = "Hello, world!"

# テキストファイルに保存
np.savetxt("my_file.txt", arr, delimiter=",")

numpy.tofile()関数は、NumPy配列をバイナリファイルに保存するために使用できます。chararrayサブクラスの場合、sep引数を使用して各要素を区切るバイト値を指定できます。

import numpy as np

# 文字列データを含むchararrayを作成
arr = np.chararray((3, 4), itemsize=10)
arr[:] = "Hello, world!"

# バイナリファイルに保存
arr.tofile("my_file.bin", sep=b",")

独自のファイルフォーマットを使用したい場合は、chararrayオブジェクトの内容を直接ファイルに書き込むことができます。

import numpy as np

# 文字列データを含むchararrayを作成
arr = np.chararray((3, 4), itemsize=10)
arr[:] = "Hello, world!"

# 独自のファイルフォーマットを使用してファイルに保存
with open("my_file.bin", "wb") as f:
    f.write(arr.tobytes())

上記の方法はそれぞれ、異なる利点と欠点があります。

• numpy.savetxt()は、テキストファイルとして保存したい場合に便利です。
• numpy.tofile()は、バイナリファイルとして保存したい場合に便利です。
• 独自のファイルフォーマットを使用する方法は、最も柔軟な方法ですが、実装が複雑になる可能性があります。

最適な方法は、特定のニーズによって異なります。