NumPy の I/O 機能を使いこなす： lib.format.header_data_from_array_1_0() 関数を理解する

NumPy の Input/Output と lib.format.header_data_from_array_1_0() 関数の解説

lib.format.header_data_from_array_1_0() 関数は、NumPy の I/O 機能の一部であり、バイナリファイルフォーマット NPY 形式のヘッダー情報を作成するために使用されます。

NPY 形式は、NumPy 配列を効率的に保存するためのバイナリファイルフォーマットです。このフォーマットは、以下の利点があります。

• 読み書きが高速
• 多くのソフトウェアでサポートされている
• 圧縮オプションを使用してファイルサイズを小さくできる

header_data_from_array_1_0() 関数は、NumPy 配列から NPY 形式のヘッダー情報を作成します。この情報は、ファイルを読み込む際に、配列の形状、データ型、その他の属性を読み取るために使用されます。

関数の引数

header_data_from_array_1_0() 関数は以下の引数を受け取ります。

• array: ヘッダー情報を作成する NumPy 配列
• dtypedescr: データ型の記述子 (オプション)
• version: NPY ファイルフォーマットのバージョン (オプション)

関数の戻り値

header_data_from_array_1_0() 関数は、以下の要素を含む dict 型のオブジェクトを返します。

• shape: 配列の形状
• fortran_order: 配列のメモリレイアウト (Fortran 順序または C 順序)
• type: データ型
• byteorder: バイト順序 ('>' または '<')
• version: NPY ファイルフォーマットのバージョン

コード例

以下のコードは、header_data_from_array_1_0() 関数の使い方を示しています。

import numpy as np

# NumPy 配列を作成
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# ヘッダー情報を作成
header_data = lib.format.header_data_from_array_1_0(array)

# ヘッダー情報を確認
print(header_data)

# {'shape': (2, 3), 'fortran_order': False, 'type': 'i4', 'byteorder': '>', 'version': (1, 0)}

lib.format.header_data_from_array_1_0() 関数は、NumPy 配列を NPY 形式で保存する際に必要なヘッダー情報を作成するために使用されます。この関数は、NumPy の I/O 機能を理解し、バイナリファイルフォーマット NPY 形式でデータを保存したい場合に役立ちます。

• 上記のコードは Python 3 で動作確認しています。
• NumPy のバージョンによって、header_data_from_array_1_0() 関数の引数や戻り値が異なる場合があります。

NumPy lib.format.header_data_from_array_1_0() 関数のサンプルコード

基本的な使い方

import numpy as np

# NumPy 配列を作成
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# ヘッダー情報を作成
header_data = lib.format.header_data_from_array_1_0(array)

# ヘッダー情報を確認
print(header_data)

# {'shape': (2, 3), 'fortran_order': False, 'type': 'i4', 'byteorder': '>', 'version': (1, 0)}

データ型の指定

import numpy as np

# NumPy 配列を作成
array = np.array([[1.2, 3.4], [5.6, 7.8]], dtype=np.float32)

# データ型を指定してヘッダー情報を作成
header_data = lib.format.header_data_from_array_1_0(array, dtypedescr=np.float32)

# ヘッダー情報を確認
print(header_data)

# {'shape': (2, 2), 'fortran_order': False, 'type': '<f4', 'byteorder': '<', 'version': (1, 0)}

バイト順序の指定

import numpy as np

# NumPy 配列を作成
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# バイト順序を指定してヘッダー情報を作成
header_data = lib.format.header_data_from_array_1_0(array, byteorder='<')

# ヘッダー情報を確認
print(header_data)

# {'shape': (2, 3), 'fortran_order': False, 'type': 'i4', 'byteorder': '<', 'version': (1, 0)}

バージョン情報の指定

import numpy as np

# NumPy 配列を作成
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# バージョン情報を指定してヘッダー情報を作成
header_data = lib.format.header_data_from_array_1_0(array, version=(2, 0))

# ヘッダー情報を確認
print(header_data)

# {'shape': (2, 3), 'fortran_order': False, 'type': 'i4', 'byteorder': '>', 'version': (2, 0)}

Fortran 順序の指定

import numpy as np

# NumPy 配列を作成
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], order='F')

# Fortran 順序を指定してヘッダー情報を作成
header_data = lib.format.header_data_from_array_1_0(array, fortran_order=True)

# ヘッダー情報を確認
print(header_data)

# {'shape': (2, 3), 'fortran_order': True, 'type': 'i4', 'byteorder': '>', 'version': (1, 0)}

NumPy 配列をバイナリファイルに保存する他の方法

np.save() 関数

NumPy には、np.save() 関数という、NumPy 配列をバイナリファイルに保存するための便利な関数があります。この関数は、ヘッダー情報を含む NPY 形式でファイルを保存します。

import numpy as np

# NumPy 配列を作成
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 配列を保存
np.save('array.npy', array)

np.savez() 関数

複数の NumPy 配列を一つのバイナリファイルに保存したい場合は、np.savez() 関数を使用できます。

import numpy as np

# NumPy 配列を作成
array1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
array2 = np.array(['a', 'b', 'c'])

# 配列を保存
np.savez('arrays.npz', array1=array1, array2=array2)

独自のフォーマット

上記の方法以外にも、独自のフォーマットを使用して NumPy 配列をバイナリファイルに保存することができます。

import numpy as np

# NumPy 配列を作成
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# ファイルを開く
with open('array.bin', 'wb') as f:

    # 配列の形状を書き込む
    f.write(array.shape.tobytes())

    # 配列のデータ型を書き込む
    f.write(array.dtype.tobytes())

    # 配列のデータを書き込む
    f.write(array.tobytes())

NumPy 配列をバイナリファイルに保存する方法はいくつかあります。どの方法を使用するかは、ご自身のニーズと要件によって異なります。