NumPy rec_append_fields() vs. np.insert(): 構造化配列にフィールドを追加する最適な方法は？

NumPy の User Guide における numpy.lib.recfunctions.rec_append_fields() の解説

ここでは、rec_append_fields() の使い方について、より分かりやすく解説します。

概要

rec_append_fields() は、以下の引数を受け取ります。

• arr: フィールドを追加する構造化配列
• names: 追加するフィールドの名前のリスト
• dtypes: 追加するフィールドのデータ型のリスト
• data: 追加するフィールドのデータのリスト

names、dtypes、data はすべて同じ長さである必要があります。

例

以下の例は、rec_append_fields() を使って構造化配列に新しいフィールドを追加する方法を示しています。

import numpy as np

# 構造化配列を作成
arr = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('a', int), ('b', int)])

# 新しいフィールドを追加
new_names = ['c', 'd']
new_dtypes = [float, str]
new_data = [[1.5, 'x'], [2.5, 'y']]

arr = np.lib.recfunctions.rec_append_fields(arr, new_names, new_dtypes, new_data)

# 結果を確認
print(arr)

# 出力
# [(1, 2, 1.5, 'x')
#  (3, 4, 2.5, 'y')]

この例では、arr という構造化配列に c と d という2つの新しいフィールドを追加しています。c フィールドは浮動小数点数型、d フィールドは文字列型です。

詳細

rec_append_fields() は、以下の点に注意する必要があります。

• 追加するフィールドの名前は、既存のフィールド名と重複してはいけません。
• 追加するフィールドのデータ型は、arr のデータ型と互換性がある必要があります。
• 追加するフィールドのデータの長さは、arr の長さと同じである必要があります。

まとめ

rec_append_fields() は、NumPyの構造化配列に新しいフィールドを追加するための便利な関数です。この関数の使い方を理解することで、NumPyで構造化配列をより柔軟に操作することができます。

NumPy の rec_append_fields() のサンプルコード

異なるデータ型のフィールドを追加

import numpy as np

# 構造化配列を作成
arr = np.array([(1, 2.5), (3, 4.5)], dtype=[('a', int), ('b', float)])

# 新しいフィールドを追加
new_names = ['c', 'd']
new_dtypes = [str, bool]
new_data = [['x', True], ['y', False]]

arr = np.lib.recfunctions.rec_append_fields(arr, new_names, new_dtypes, new_data)

# 結果を確認
print(arr)

# 出力
# [(1, 2.5, 'x', True)
#  (3, 4.5, 'y', False)]

スカラー値を追加

import numpy as np

# 構造化配列を作成
arr = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('a', int), ('b', int)])

# 新しいフィールドを追加
new_names = ['c']
new_dtypes = [float]
new_data = [3.14, 6.28]

arr = np.lib.recfunctions.rec_append_fields(arr, new_names, new_dtypes, new_data)

# 結果を確認
print(arr)

# 出力
# [(1, 2, 3.14)
#  (3, 4, 6.28)]

NumPy 配列を追加

import numpy as np

# 構造化配列を作成
arr = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('a', int), ('b', int)])

# 新しいフィールドを追加
new_names = ['c']
new_dtypes = [np.int32]
new_data = np.array([5, 6])

arr = np.lib.recfunctions.rec_append_fields(arr, new_names, new_dtypes, new_data)

# 結果を確認
print(arr)

# 出力
# [(1, 2, 5)
#  (3, 4, 6)]

マスクを使って条件付きでフィールドを追加

# 構造化配列を作成
arr = np.array([(1, 2, 'x'), (3, 4, 'y'), (5, 6, 'z')], dtype=[('a', int), ('b', int), ('c', 'S1')])

# 条件
mask = arr['a'] > 2

# マスクに基づいて新しいフィールドを追加
new_names = ['d']
new_dtypes = [bool]
new_data = [True, False, True]

arr = np.lib.recfunctions.rec_append_fields(arr, new_names, new_dtypes, new_data, usemask=mask)

# 結果を確認
print(arr)

# 出力
# [(3, 4, 'y', False)
#  (5, 6, 'z', True)]

NumPy の構造化配列に新しいフィールドを追加する他の方法

np.insert() を使って、構造化配列の既存のフィールドの間に新しいフィールドを挿入することができます。

import numpy as np

# 構造化配列を作成
arr = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('a', int), ('b', int)])

# 新しいフィールドを挿入
new_name = 'c'
new_data = [3.14, 6.28]

arr = np.insert(arr, 1, [(new_name, new_data)], axis=1)

# 結果を確認
print(arr)

# 出力
# [(1, 3.14, 2)
#  (3, 6.28, 4)]

np.column_stack() を使って、構造化配列と新しいフィールドを結合することができます。

import numpy as np

# 構造化配列を作成
arr = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('a', int), ('b', int)])

# 新しいフィールドを作成
new_name = 'c'
new_data = np.array([3.14, 6.28])

# 構造化配列と新しいフィールドを結合
arr = np.column_stack((arr, new_data.reshape(-1, 1)))

# 結果を確認
print(arr)

# 出力
# [[1 2 3.14]
#  [3 4 6.28]]

手動でフィールドを追加

構造化配列の dtype 属性を変更することで、手動で新しいフィールドを追加することができます。

import numpy as np

# 構造化配列を作成
arr = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('a', int), ('b', int)])

# 新しいフィールドを追加
new_name = 'c'
new_dtype = float

arr.dtype.names = arr.dtype.names + (new_name,)
arr.dtype.fields[new_name] = new_dtype

# 新しいフィールドに値を設定
arr[new_name] = [3.14, 6.28]

# 結果を確認
print(arr)

# 出力
# [(1, 2, 3.14)
#  (3, 4, 6.28)]

これらの方法はそれぞれ、異なる利点と欠点があります。

• rec_append_fields() は、最も簡単で使いやすい方法です。
• np.insert() は、既存のフィールドの間に新しいフィールドを挿入したい場合に便利です。
• np.column_stack() は、構造化配列と新しいフィールドを結合したい場合に便利です。
• 手動でフィールドを追加する方法は、最も柔軟な方法ですが、最も複雑でもあります。

状況に応じて、最適な方法を選択してください。