NumPy Standard array subclasses における record.resize() の詳細解説

NumPy の "Standard array subclasses" における "record.resize()" の詳細解説

この解説では、以下の内容について説明します。

• record.resize() の概要
  • 構文
  • 引数
  • 返り値
• record.resize() の動作
  • 配列のサイズ変更
  • データの扱い
  • 例
• record.resize() の注意点
  • 制限事項
  • パフォーマンス

record.resize() の概要

構文

record.resize(new_size)

引数

• new_size: 新しいサイズ。整数またはタプルで指定できます。

返り値

• なし

record.resize() の動作

配列のサイズ変更

record.resize() は、レコード型配列のサイズを new_size に変更します。

• new_size が現在のサイズより大きい場合、配列は拡張されます。拡張された部分は、初期化されていない値で заполняется。
• new_size が現在のサイズより小さい場合、配列は切り詰められます。切り詰められた部分は、破棄されます。

データの扱い

record.resize() は、レコード型配列のデータ型を変更しません。

• 配列が拡張された場合、拡張された部分は、レコード型配列のデータ型と同じデータ型で初期化されます。
• 配列が切り詰められた場合、切り詰められた部分は、破棄されます。

例

import numpy as np

# レコード型配列を作成
rec = np.rec.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('a', int), ('b', int)])

# 配列のサイズを変更
rec.resize(3)

# 結果
print(rec)
# [[1 2]
#  [3 4]
#  [0 0]]

この例では、レコード型配列 rec のサイズを 2 から 3 に変更しています。拡張された部分は、0 で初期化されています。

record.resize() の注意点

制限事項

• record.resize() は、flexible なデータ型を持つレコード型配列には使用できません。
• record.resize() は、object 型のフィールドを持つレコード型配列には使用できません。

パフォーマンス

record.resize() は、配列のサイズを変更する効率的な方法です。しかし、配列のサイズが大きく変更される場合、パフォーマンスが低下する可能性があります。

record.resize() は、NumPy の "Standard array subclasses" におけるレコード型配列のサイズを変更するための便利なメソッドです。この解説を参考に、record.resize() を使いこなしてください。

NumPy record.resize() のサンプルコード

配列の拡張

import numpy as np

# レコード型配列を作成
rec = np.rec.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('a', int), ('b', int)])

# 配列のサイズを拡張
rec.resize(4)

# 結果
print(rec)
# [[1 2]
#  [3 4]
#  [0 0]
#  [0 0]]

配列の切り詰め

import numpy as np

# レコード型配列を作成
rec = np.rec.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('a', int), ('b', int)])

# 配列のサイズを切り詰め
rec.resize(2)

# 結果
print(rec)
# [[1 2]
#  [3 4]]

この例では、レコード型配列 rec のサイズを 3 から 2 に切り詰めています。切り詰められた部分は、破棄されています。

新しいレコードを追加

import numpy as np

# レコード型配列を作成
rec = np.rec.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('a', int), ('b', int)])

# 新しいレコードを追加
rec.resize(3)
rec[-1] = (5, 6)

# 結果
print(rec)
# [[1 2]
#  [3 4]
#  [5 6]]

この例では、レコード型配列 rec のサイズを 2 から 3 に拡張し、新しいレコード (5, 6) を追加しています。

特定のインデックスにレコードを挿入

import numpy as np

# レコード型配列を作成
rec = np.rec.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('a', int), ('b', int)])

# 特定のインデックスにレコードを挿入
rec.resize(4)
rec[1:1] = np.rec.array([(5, 6)], dtype=[('a', int), ('b', int)])

# 結果
print(rec)
# [[1 2]
#  [5 6]
#  [3 4]
#  [0 0]]

この例では、レコード型配列 rec のサイズを 2 から 4 に拡張し、インデックス 1 にレコード (5, 6) を挿入しています。

特定のインデックスのレコードを削除

import numpy as np

# レコード型配列を作成
rec = np.rec.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('a', int), ('b', int)])

# 特定のインデックスのレコードを削除
rec.resize(2)

# 結果
print(rec)
# [[1 2]
#  [3 4]]

この例では、レコード型配列 rec のサイズを 3 から 2 に切り詰め、インデックス 1 のレコードを削除しています。

これらのサンプルコードは、NumPy record.resize() の使用方法を理解するのに役立ちます。

NumPy レコード型配列のサイズを変更する他の方法

np.append() と np.delete() を使用して、レコード型配列のサイズを変更することができます。

import numpy as np

# レコード型配列を作成
rec = np.rec.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('a', int), ('b', int)])

# 配列の末尾にレコードを追加
rec = np.append(rec, np.rec.array([(5, 6)], dtype=[('a', int), ('b', int)]))

# 結果
print(rec)
# [[1 2]
#  [3 4]
#  [5 6]]

# 配列の特定のインデックスからレコードを削除
rec = np.delete(rec, 1, axis=0)

# 結果
print(rec)
# [[1 2]
#  [5 6]]

スライス操作を使用して、レコード型配列のサイズを変更することができます。

import numpy as np

# レコード型配列を作成
rec = np.rec.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('a', int), ('b', int)])

# 配列の先頭から2つのレコードを取得
rec = rec[:2]

# 結果
print(rec)
# [[1 2]
#  [3 4]]

# 配列の末尾から1つのレコードを取得
rec = rec[:-1]

# 結果
print(rec)
# [[1 2]]

list.extend() と list.pop()

レコード型配列をリストに変換し、list.extend() と list.pop() を使用してサイズを変更することができます。

import numpy as np

# レコード型配列をリストに変換
rec_list = rec.tolist()

# 配列の末尾にレコードを追加
rec_list.extend([(5, 6)])

# リストをレコード型配列に変換
rec = np.rec.array(rec_list, dtype=[('a', int), ('b', int)])

# 結果
print(rec)
# [[1 2]
#  [3 4]
#  [5 6]]

# 配列の特定のインデックスからレコードを削除
rec_list.pop(1)

# リストをレコード型配列に変換
rec = np.rec.array(rec_list, dtype=[('a', int), ('b', int)])

# 結果
print(rec)
# [[1 2]
#  [5 6]]

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。

• np.append() と np.delete() は、柔軟性がありますが、record.resize() よりもパフォーマンスが低下する可能性があります。
• スライス操作は、シンプルですが、複雑な操作には適していません。
• list.extend() と list.pop() は、最も汎用性の高い方法ですが、最も複雑な方法でもあります。

状況に応じて適切な方法を選択してください。