NumPy.lib.recfunctions.join_by() の詳細解説：徹底ガイド

NumPy User Guide: numpy.lib.recfunctions.join_by() の詳細解説

numpy.lib.recfunctions.join_by() は、構造化配列を結合するための強力なツールです。複数の構造化配列を、共通のキーに基づいて結合し、新しい構造化配列を作成します。このガイドでは、join_by() の使用方法を詳細に解説します。

コード例

import numpy as np

# 構造化配列を定義
arr1 = np.array([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C')], dtype=[('id', int), ('name', 'U1')])
arr2 = np.array([(1, 10), (2, 20), (3, 30)], dtype=[('id', int), ('age', int)])

# join_by() を使用して結合
joined_arr = np.lib.recfunctions.join_by('id', arr1, arr2)

# 結果
print(joined_arr)
# [(1, 'A', 10) (2, 'B', 20) (3, 'C', 30)]

引数

• key: 結合キーとなるフィールド名
• arrays: 結合したい構造化配列のリスト
• jointype: 結合の種類 ('inner', 'outer', 'leftouter', 'rightouter')
• オプション引数
  • r1postfix: 配列1のフィールド名に付加する接尾辞
  • defaults: 存在しないキーに対するデフォルト値
  • usemask: マスク配列を使用するかどうか
  • asrecarray: 出力結果をレコード配列にするかどうか

結合の種類

• inner: 両方の配列に存在するキーのみ結合
• outer: 両方の配列のすべてのキーを結合
• leftouter: 配列1のすべてのキーを結合
• rightouter: 配列2のすべてのキーを結合

出力結果

join_by() は、結合された新しい構造化配列を返します。出力配列のフィールドは、結合された配列のフィールド名の連結となります。

補足

• join_by() は、複数の構造化配列を結合するだけでなく、異なるデータ型を持つフィールドを持つ配列を結合するのにも使用できます。
• join_by() は、高度な機能を持つ強力なツールです。詳細については、NumPy User Guide と NumPy Reference を参照してください。

この解説が、numpy.lib.recfunctions.join_by() の理解 and 使用に役立つことを願っています。

NumPy.lib.recfunctions.join_by() サンプルコード集

import numpy as np

# 構造化配列を定義
arr1 = np.array([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C')], dtype=[('id', int), ('name', 'U1')])
arr2 = np.array([(1, 10.0), (2, 20.0), (4, 30.0)], dtype=[('id', int), ('height', float)])

# join_by() を使用して結合
joined_arr = np.lib.recfunctions.join_by('id', arr1, arr2)

# 結果
print(joined_arr)
# [(1, 'A', 10.0) (2, 'B', 20.0)]

デフォルト値の指定

import numpy as np

# 構造化配列を定義
arr1 = np.array([(1, 'A'), (2, 'B')], dtype=[('id', int), ('name', 'U1')])
arr2 = np.array([(2, 20), (3, 30)], dtype=[('id', int), ('age', int)])

# デフォルト値を指定
joined_arr = np.lib.recfunctions.join_by('id', arr1, arr2, defaults=[('age', -1)])

# 結果
print(joined_arr)
# [(1, 'A', -1) (2, 'B', 20) (3, None, 30)]

マスク配列の使用

import numpy as np

# 構造化配列を定義
arr1 = np.array([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C')], dtype=[('id', int), ('name', 'U1')])
arr2 = np.array([(1, 10), (2, 20), (3, 30)], dtype=[('id', int), ('age', int)])

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

# マスク配列を使用して結合
joined_arr = np.lib.recfunctions.join_by('id', arr1, arr2, usemask=mask)

# 結果
print(joined_arr)
# [(1, 'A', 10) (3, 'C', 30)]

結合の種類

import numpy as np

# 構造化配列を定義
arr1 = np.array([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C')], dtype=[('id', int), ('name', 'U1')])
arr2 = np.array([(2, 20), (3, 30), (4, 40)], dtype=[('id', int), ('age', int)])

# 結合の種類を指定
joined_arr_inner = np.lib.recfunctions.join_by('id', arr1, arr2, jointype='inner')
joined_arr_outer = np.lib.recfunctions.join_by('id', arr1, arr2, jointype='outer')

# 結果
print(joined_arr_inner)
# [(2, 'B', 20) (3, 'C', 30)]

print(joined_arr_outer)
# [(1, 'A', None) (2, 'B', 20) (3, 'C', 30) (4, None, 40)]

フィールド名の接尾辞

import numpy as np

# 構造化配列を定義
arr1 = np.array([(1, 'A'), (2, 'B')], dtype=[('id', int), ('name', 'U1')])
arr2 = np.array([(2, 20), (3, 30)], dtype=[('id', int), ('age', int)])

# フィールド名の接尾辞を指定
joined_arr = np.lib.recfunctions.join_by('id', arr1, arr2, r1postfix

NumPyで構造化配列を結合する他の方法

np.concatenate() は、複数の配列を結合する汎用的な関数です。構造化配列を結合する場合、axis オプションを使用して結合軸を指定する必要があります。

import numpy as np

# 構造化配列を定義
arr1 = np.array([(1, 'A'), (2, 'B')], dtype=[('id', int), ('name', 'U1')])
arr2 = np.array([(3, 'C'), (4, 'D')], dtype=[('id', int), ('name', 'U1')])

# concatenate() を使用して結合
joined_arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)

# 結果
print(joined_arr)
# [(1, 'A') (2, 'B') (3, 'C') (4, 'D')]

np.hstack() は、複数の配列を水平方向に結合する関数です。構造化配列を結合する場合、フィールド名が一致している必要があります。

import numpy as np

# 構造化配列を定義
arr1 = np.array([(1, 'A'), (2, 'B')], dtype=[('id', int), ('name', 'U1')])
arr2 = np.array([(2, 20), (3, 30)], dtype=[('id', int), ('age', int)])

# hstack() を使用して結合
joined_arr = np.hstack((arr1, arr2))

# 結果
print(joined_arr)
# [(1, 'A', 20) (2, 'B', 30)]

np.vstack() は、複数の配列を垂直方向に結合する関数です。構造化配列を結合する場合、フィールド名が一致している必要があります。

import numpy as np

# 構造化配列を定義
arr1 = np.array([(1, 'A'), (2, 'B')], dtype=[('id', int), ('name', 'U1')])
arr2 = np.array([(3, 'C'), (4, 'D')], dtype=[('id', int), ('name', 'U1')])

# vstack() を使用して結合
joined_arr = np.vstack((arr1, arr2))

# 結果
print(joined_arr)
# [[1 'A']
#  [2 'B']
#  [3 'C']
#  [4 'D']]

手動で結合

構造化配列が小さい場合は、手動で結合することもできます。

import numpy as np

# 構造化配列を定義
arr1 = np.array([(1, 'A'), (2, 'B')], dtype=[('id', int), ('name', 'U1')])
arr2 = np.array([(2, 20), (3, 30)], dtype=[('id', int), ('age', int)])

# 手動で結合
joined_arr = np.empty((arr1.shape[0] + arr2.shape[0],), dtype=[('id', int), ('name', 'U1'), ('age', int)])

joined_arr[:arr1.shape[0]] = arr1
joined_arr[arr1.shape[0]:] = arr2

# 結果
print(joined_arr)
# [(1, 'A', 20) (2, 'B', 30)]

方法の選択

使用する方法は、結合する構造化配列のサイズ、フィールド名の一致、および必要な結合の種類によって異なります。

その他の方法

上記以外にも、pandasなどのライブラリを使用して構造化配列を結合することもできます。