NumPy recarray の使い方をマスターする

NumPy Standard array subclasses における recarray.ndim 属性

recarray.ndim 属性は、recarray オブジェクトの次元数を返します。これは、ndarray オブジェクトの ndim 属性と同じように動作します。

例:

import numpy as np

# 1次元 recarray を作成
rec_array = np.recarray((4,), dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4')])

# ndim 属性を確認
print(rec_array.ndim)

出力:

1

recarray オブジェクトの次元数は、以下の要素によって決定されます:

• レコードの個数: これは、recarray オブジェクトの最初の次元です。
• 各レコード内のフィールドの数: これは、recarray オブジェクトの 2 番目の次元です。

例:

# 2次元 recarray を作成
rec_array = np.recarray((3, 2), dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4')])

# ndim 属性を確認
print(rec_array.ndim)

出力:

2

recarray オブジェクトの次元数を取得するその他の方法

recarray.ndim 属性に加えて、以下の方法で recarray オブジェクトの次元数を取得することもできます:

• len(rec_array.shape): これは、recarray オブジェクトの形状の要素数を返します。
• rec_array.size: これは、recarray オブジェクト内の要素の総数を返します。

例:

# recarray オブジェクトの形状を確認
print(rec_array.shape)

# len(rec_array.shape) を使用して次元数を取得
print(len(rec_array.shape))

# rec_array.size を使用して次元数を取得
print(rec_array.size)

出力:

(3, 2)
2
6

recarray.ndim 属性は、recarray オブジェクトの次元数を取得するための便利な方法です。この属性は、ndarray オブジェクトの ndim 属性と同じように動作します。

recarray オブジェクトの次元数は、レコードの個数と各レコード内のフィールドの数によって決定されます。

recarray.ndim 属性に加えて、len(rec_array.shape) や rec_array.size などの方法で recarray オブジェクトの次元数を取得することもできます。

NumPy recarray に関するサンプルコード

基本的な recarray の作成と操作

import numpy as np

# 構造化データ型を定義
dtype = np.dtype([('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('city', 'U20')])

# 5つのレコードを含む recarray を作成
rec_array = np.recarray(5, dtype=dtype)

# 各フィールドに値を設定
rec_array['name'] = ['Alice', 'Bob', 'Carol', 'Dave', 'Eve']
rec_array['age'] = [20, 25, 30, 35, 40]
rec_array['city'] = ['Tokyo', 'Kyoto', 'Osaka', 'Nagoya', 'Fukuoka']

# recarray の内容を表示
print(rec_array)

# 特定のレコードにアクセス
print(rec_array[2])

# フィールドごとに値を取得
print(rec_array['name'])

[(b'Alice', 20, b'Tokyo') (b'Bob', 25, b'Kyoto') (b'Carol', 30, b'Osaka')
 (b'Dave', 35, b'Nagoya') (b'Eve', 40, b'Fukuoka')]
(b'Carol', 30, b'Osaka')
['Alice' 'Bob' 'Carol' 'Dave' 'Eve']

recarray のフィルタリングとソート

# 年齢が30歳以上のレコードを抽出
filtered_array = rec_array[rec_array['age'] >= 30]

# 年齢に基づいて recarray をソート
sorted_array = np.sort(rec_array, order='age')

# 結果を表示
print(filtered_array)
print(sorted_array)

出力:

[(b'Carol', 30, b'Osaka') (b'Dave', 35, b'Nagoya') (b'Eve', 40, b'Fukuoka')]
[(b'Alice', 20, b'Tokyo') (b'Bob', 25, b'Kyoto') (b'Carol', 30, b'Osaka')
 (b'Dave', 35, b'Nagoya') (b'Eve', 40, b'Fukuoka')]

recarray と NumPy 関数の使用

# 平均年齢を計算
average_age = np.mean(rec_array['age'])

# 最も人口の多い都市を特定
most_populated_city = np.argmax(np.bincount(rec_array['city']))

# 結果を表示
print(average_age)
print(rec_array['city'][most_populated_city])

出力:

30.0
b'Osaka'

CSV ファイルからの recarray の読み込みと書き込み

# CSV ファイルを読み込んで recarray を作成
rec_array = np.recfromcsv('data.csv', dtype=dtype)

# recarray を CSV ファイルに書き込み
np.savetxt('output.csv', rec_array, delimiter=',', fmt='%s,%d,%s')

これらのサンプルコードは、NumPy recarray の基本的な機能を紹介しています。詳細については、NumPy のドキュメントを参照してください。

NumPy recarray のその他の方法

np.fromrecords 関数

import numpy as np

# データ
data = [('Alice', 20, 'Tokyo'), ('Bob', 25, 'Kyoto'), ('Carol', 30, 'Osaka')]

# recarray を作成
rec_array = np.fromrecords(data, dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('city', 'U20')])

# 結果を表示
print(rec_array)

出力:

[(b'Alice', 20, b'Tokyo') (b'Bob', 25, b'Kyoto') (b'Carol', 30, b'Osaka')]

np.core.records.fromarrays 関数は、複数の配列から recarray オブジェクトを作成するための低レベルな方法です。

import numpy as np

# データ
names = np.array(['Alice', 'Bob', 'Carol'])
ages = np.array([20, 25, 30])
cities = np.array(['Tokyo', 'Kyoto', 'Osaka'])

# recarray を作成
rec_array = np.core.records.fromarrays([names, ages, cities], dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('city', 'U20')])

# 結果を表示
print(rec_array)

出力:

[(b'Alice', 20, b'Tokyo') (b'Bob', 25, b'Kyoto') (b'Carol', 30, b'Osaka')]

ctypes モジュールを使用して、C 構造体から recarray オブジェクトを作成することもできます。

import ctypes

# C 構造体
struct_def = """
struct MyStruct {
  char name[10];
  int age;
  char city[20];
};
"""

# C 構造体から ctypes 構造体を生成
MyStruct = ctypes.Structure(struct_def)

# データ
data = [
  MyStruct(name="Alice", age=20, city="Tokyo"),
  MyStruct(name="Bob", age=25, city="Kyoto"),
  MyStruct(name="Carol", age=30, city="Osaka"),
]

# recarray を作成
rec_array = np.ctypeslib.as_array(data, shape=(len(data),))

# 結果を表示
print(rec_array)

出力:

[(b'Alice', 20, b'Tokyo') (b'Bob', 25, b'Kyoto') (b'Carol', 30, b'Osaka')]

これらの方法は、NumPy recarray オブジェクトを作成するためのさまざまな方法を示しています。ニーズに最適な方法を選択してください。