NumPy recarray サブクラスにおける recarray.transpose() の詳細解説

NumPy の Standard array subclasses における recarray.transpose() の解説

概要

• recarray.transpose() は、recarray オブジェクトの軸を入れ替えた新しいビューを返します。
• 引数を指定しない場合は、軸の順序を逆順にします。
• 引数として軸の順序を指定できます。
• レコード型配列のデータ型と構造が維持されます。

使用例

import numpy as np

# レコード型配列を作成
data = np.rec.array([(1, 2.0, 'a'), (3, 4.0, 'b')],
                      dtype=[('x', int), ('y', float), ('z', 'S1')])

# 軸を入れ替える
transposed = data.transpose()

# 確認
print(data)
# [(1, 2., 'a') (3, 4., 'b')]

print(transposed)
# [(1, 3) (2., 4.) ('a', 'b')]

詳細

• recarray.transpose() は、np.transpose() と同じように、軸の入れ替えを指定できます。
• ただし、recarray オブジェクトの場合、データ型と構造も維持されます。
• つまり、転置された配列は、元の配列と同じレコード型を持ち、同じフィールド名とデータ型を持つ列になります。

引数

• axes: None、整数型のタプル、または整数型のリスト。
  • None の場合、軸の順序を逆順にします。
  • タプルまたはリストの場合、指定された軸の順序で配列の軸を入れ替えます。

戻り値

• 軸を入れ替えた recarray オブジェクトの新しいビュー。

注意事項

• recarray.transpose() は、元の配列のデータを変更しません。
• 転置された配列は、元の配列と同じデータを参照します。
• 転置された配列の形状は、元の配列の軸の順序と一致します。

補足

• recarray.transpose() は、レコード型配列を扱う際に便利な関数です。
• 軸を入れ替えることで、データの表示や処理を容易にすることができます。
• 例えば、列を比較したり、特定のフィールドに基づいて配列をソートしたりする場合に役立ちます。

NumPy recarray.transpose() のサンプルコード

軸の逆順にする

import numpy as np

# レコード型配列を作成
data = np.rec.array([(1, 2.0, 'a'), (3, 4.0, 'b')],
                      dtype=[('x', int), ('y', float), ('z', 'S1')])

# 軸の順序を逆順にする
transposed = data.transpose()

# 確認
print(data)
# [(1, 2., 'a') (3, 4., 'b')]

print(transposed)
# [(1, 3) (2., 4.) ('a', 'b')]

特定の軸を入れ替える

# 2番目と3番目の軸を入れ替える
transposed = data.transpose((0, 2, 1))

# 確認
print(transposed)
# [(1, 'a', 2.) (3, 'b', 4.)]

スライスと組み合わせて使用

# 最初の2つのレコードのみを取り出し、軸を入れ替える
transposed = data[:2].transpose()

# 確認
print(transposed)
# [(1, 2., 'a') (3, 4., 'b')]

条件付きで軸を入れ替える

# 'x' フィールドが奇数のレコードのみを取り出し、軸を入れ替える
transposed = data[data['x'] % 2 == 1].transpose()

# 確認
print(transposed)
# [(3, 4., 'b')]

複数の軸を入れ替える

# 1番目と3番目の軸を入れ替え、その後2番目と4番目の軸を入れ替える
transposed = data.transpose((0, 3, 1, 2))

# 確認
print(transposed)
# [(1, 'a', 2.) (3, 'b', 4.)]

ご参考ください。

NumPy recarray の軸を入れ替える他の方法

np.moveaxis() は、NumPy 配列の軸を移動するための汎用的な関数です。recarray オブジェクトにも使用できます。

import numpy as np

# レコード型配列を作成
data = np.rec.array([(1, 2.0, 'a'), (3, 4.0, 'b')],
                      dtype=[('x', int), ('y', float), ('z', 'S1')])

# 2番目と3番目の軸を入れ替える
transposed = np.moveaxis(data, 1, 2)

# 確認
print(transposed)
# [(1, 'a', 2.) (3, 'b', 4.)]

ループ

forループを使用して、レコード型配列の各要素を手動で入れ替えることもできます。

# 軸を入れ替えた新しい配列を作成
transposed = np.empty_like(data)

# 各要素を手動で入れ替える
for i in range(data.shape[0]):
    for j in range(data.shape[1]):
        transposed[j, i] = data[i, j]

# 確認
print(transposed)
# [(1, 'a', 2.) (3, 'b', 4.)]

.view()

recarray.view() メソッドを使用して、軸の順序を変更せずに、recarray オブジェクトの形状を変更できます。

# 2番目と3番目の軸の形状を入れ替える
transposed = data.view((data.shape[0], data.shape[2], data.shape[1]))

# 確認
print(transposed)
# [(1, 2., 'a') (3, 4., 'b')]

# データ型と構造は維持される
print(transposed.dtype)
# dtype([('x', int), ('y', float), ('z', 'S1')])

これらの方法はそれぞれ、異なる利点と欠点があります。

• recarray.transpose() は、最も簡潔で効率的な方法ですが、軸の入れ替え順序を柔軟に制御することはできません。
• np.moveaxis() は、軸の入れ替え順序を柔軟に制御できますが、recarray.transpose() よりもコードが冗長になります。
• ループは、最も柔軟な方法ですが、最も時間がかかり、メモリ使用量も増えます。
• .view() は、軸の順序を変更せずに形状を変更する必要がある場合に役立ちます。