NumPy lib.format.write_array_header_2_0() 関数徹底解説

NumPy: lib.format.write_array_header_2_0() 関数詳細解説

lib.format.write_array_header_2_0() 関数は、NumPy 配列をバイナリファイルに保存するためのヘッダー情報を書き込みます。この関数は NumPy バージョン 2.0 で導入され、バイナリファイルフォーマットのバージョン 2.0 を使用します。

機能

• 配列の形状、データ型、バイトオーダーなどの情報を書き込みます。
• 圧縮オプションを指定できます。
• コメントを書き込むことができます。

引数

• fp: 書き込み先のファイルオブジェクト
• array: 保存する NumPy 配列
• version: バイナリファイルフォーマットのバージョン (2.0 を指定する必要があります)
• fortran_order: Fortran 順序でデータを保存するかどうか (デフォルトは False)

オプション引数

• compressed: 圧縮を使用するかどうか (デフォルトは False)
• compression_level: 圧縮レベル (0 から 9 までの整数)
• comments: コメント文字列のリスト

戻り値

なし

コード例

import numpy as np

# 配列を生成
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# ヘッダー情報を書き込む
with open('output.bin', 'wb') as fp:
    np.lib.format.write_array_header_2_0(fp, array, version=2.0)

# 配列データを書き込む
fp.write(array.tobytes())

補足

• write_array_header_2_0() 関数は、numpy.save() 関数など、他の NumPy の保存関数で使用されています。
• バイナリファイルフォーマットの詳細については、NumPy ドキュメントを参照してください。

NumPy lib.format.write_array_header_2_0() 関数 サンプルコード

import numpy as np

# 配列を生成
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# ヘッダー情報を書き込む
with open('output.bin', 'wb') as fp:
    np.lib.format.write_array_header_2_0(fp, array)

# 配列データを書き込む
fp.write(array.tobytes())

圧縮の使用例

import numpy as np

# 配列を生成
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# ヘッダー情報を書き込む
with open('output.bin', 'wb') as fp:
    np.lib.format.write_array_header_2_0(fp, array, compressed=True)

# 配列データを書き込む
fp.write(array.tobytes())

コメントの追加

import numpy as np

# 配列を生成
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# ヘッダー情報を書き込む
with open('output.bin', 'wb') as fp:
    np.lib.format.write_array_header_2_0(fp, array, comments=['This is a test array'])

# 配列データを書き込む
fp.write(array.tobytes())

Fortran 順序の使用例

import numpy as np

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

# ヘッダー情報を書き込む
with open('output.bin', 'wb') as fp:
    np.lib.format.write_array_header_2_0(fp, array, fortran_order=True)

# 配列データを書き込む
fp.write(array.tobytes())

異なるデータ型の使用例

import numpy as np

# 異なるデータ型の配列を生成
array = np.array([[1, 2.5, 'a'], [4, 5.5, 'b']], dtype=object)

# ヘッダー情報を書き込む
with open('output.bin', 'wb') as fp:
    np.lib.format.write_array_header_2_0(fp, array)

# 配列データを書き込む
fp.write(array.tobytes())

これらのサンプルコードは、lib.format.write_array_header_2_0() 関数のさまざまな使用方法を示しています。ご自身のニーズに合わせてコードをカスタマイズしてください。

NumPy 配列をバイナリファイルに保存するその他の方法

numpy.save() 関数は、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です。この関数は、write_array_header_2_0() 関数と同様に、配列の形状、データ型、バイトオーダーなどの情報を自動的に書き込みます。

import numpy as np

# 配列を生成
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 配列を保存
np.save('output.npy', array)

pickle モジュールは、Python オブジェクトをバイナリファイルに保存するための標準モジュールです。NumPy 配列も Python オブジェクトなので、pickle モジュールを使用して保存することができます。

import numpy as np
import pickle

# 配列を生成
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 配列を保存
with open('output.pkl', 'wb') as fp:
    pickle.dump(array, fp)

独自のファイルフォーマット

上記の方法以外にも、独自のファイルフォーマットを使用して NumPy 配列を保存することができます。この方法は、より細かい制御が必要な場合に便利です。

各方法の比較

最適な方法の選択

最適な方法は、ご自身のニーズによって異なります。以下のような点を考慮する必要があります。

• 使いやすさ
• 読み書き速度
• 拡張性
• 互換性