NumPy ndarray.compress() メソッドとは？

NumPy の ndarray.compress() メソッド

このメソッドの使い方は以下の通りです:

1. 条件を指定する: 条件は、ブール値の配列または単一のブール値で指定できます。
2. ndarray.compress() メソッドを呼び出す: メソッドの引数には、条件を指定します。

例:

import numpy as np

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

# 条件を指定
condition = np.array([True, False, True, False, True])

# 条件に基づいて要素を選択
compressed_arr = arr.compress(condition)

# 結果を確認
print(compressed_arr)

出力:

[1 3 5]

この例では:

• arr は、5 つの要素を持つ 1 次元配列です。
• condition は、5 つの要素を持つブール値の配列です。
• compressed_arr は、condition が True の要素のみを含む 3 つの要素を持つ 1 次元配列です。

ndarray.compress() メソッドは、以下のような場合に役立ちます:

• 特定の条件を満たす要素のみを抽出したい場合
• 配列を圧縮したい場合
• 特定の条件に基づいて配列を分割したい場合

その他の注意事項:

• 条件の配列の長さは、元の配列の長さと同じでなければなりません。
• 条件がすべて False の場合、空の配列が返されます。
• ndarray.compress() メソッドは、元の配列を変更しません。

NumPy ndarray.compress() メソッドのサンプルコード

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 値 3 を持つ要素のみを抽出
compressed_arr = arr.compress(arr == 3)

# 結果を確認
print(compressed_arr)

出力:

[3]

複数の条件を組み合わせて要素を抽出

import numpy as np

arr = np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)])

# 条件を指定
condition = (arr[:, 0] > 2) & (arr[:, 1] < 5)

# 条件に基づいて要素を選択
compressed_arr = arr.compress(condition)

# 結果を確認
print(compressed_arr)

出力:

[(3, 4)]

配列を圧縮

import numpy as np

arr = np.array([1, 0, 3, 0, 5])

# 0 以外の要素のみを含む圧縮された配列を生成
compressed_arr = arr.compress(arr != 0)

# 結果を確認
print(compressed_arr)

出力:

[1 3 5]

特定の条件に基づいて配列を分割

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 偶数と奇数を分割
even_arr = arr.compress(arr % 2 == 0)
odd_arr = arr.compress(arr % 2 == 1)

# 結果を確認
print(even_arr)
print(odd_arr)

出力:

[2 4 6 8 10]
[1 3 5 7 9]

マスク配列を使用して要素を選択

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# マスク配列を作成
mask = np.array([True, False, True, False, True])

# マスク配列を使用して要素を選択
compressed_arr = arr[mask]

# 結果を確認
print(compressed_arr)

出力:

[1 3 5]

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

NumPy ndarray から要素を選択する他の方法

インデックス指定

最も基本的な方法は、インデックス指定を使用して要素を選択する方法です。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 2 番目と 4 番目の要素を選択
selected_elements = arr[[1, 3]]

# 結果を確認
print(selected_elements)

出力:

[2 4]

スライスを使用して、連続した要素の範囲を選択することができます。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 2 番目から 4 番目までの要素を選択
selected_elements = arr[1:4]

# 結果を確認
print(selected_elements)

出力:

[2 3 4]

ブールインデックス

ブール値の配列を使用して、条件に基づいて要素を選択することができます。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 偶数を選択
selected_elements = arr[arr % 2 == 0]

# 結果を確認
print(selected_elements)

出力:

[2 4]

np.where() 関数を使用して、条件に基づいて要素のインデックスを取得し、そのインデックスを使用して要素を選択することができます。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 偶数のインデックスを取得
even_indices = np.where(arr % 2 == 0)[0]

# 偶数を選択
selected_elements = arr[even_indices]

# 結果を確認
print(selected_elements)

出力:

[2 4]

マスク配列を使用して、条件に基づいて要素を選択することができます。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# マスク配列を作成
mask = np.array([True, False, True, False, True])

# マスク配列を使用して要素を選択
selected_elements = arr[mask]

# 結果を確認
print(selected_elements)

出力:

[1 3 5]

これらの方法はそれぞれ、異なる利点と欠点があります。使用する方法は、選択したい要素の条件と、コードの読みやすさによって異なります。