異なるエンディアンのコンピュータ間で NumPy recarray を使用する方法

NumPy recarray.byteswap() の解説

動作

recarray.byteswap() は、以下の引数を受け取ります。

• inplace: bool 型。デフォルトは False。True に設定すると、元の配列を書き換えます。

このメソッドは、以下の動作を行います。

• 数値型の要素のバイト順序を切り替えます。
• 複素数の要素の実数部と虚数部のバイト順序を切り替えます。
• 文字列型の要素は変更しません。

例

以下の例は、recarray.byteswap() の使用方法を示しています。

import numpy as np

# レコード配列を作成
arr = np.recarray((2,), dtype=[('a', np.int16), ('b', np.float32)])
arr['a'] = [1, 256]
arr['b'] = [3.14, 6.28]

# バイト順序を切り替える
arr.byteswap()

# 結果を確認
print(arr)

# 出力:
# [[256 3.14]
#  [ 1  6.28]]

この例では、arr の要素のバイト順序が、ビッグエンディアンからリトルエンディアンに切り替えられています。

使用例

recarray.byteswap() は、以下の場合に役立ちます。

• 異なるエンディアンのコンピュータ間でデータをやり取りする場合
• ファイル形式がエンディアンに依存している場合

注意点

• inplace=True を指定すると、元の配列が書き換わるので注意が必要です。

NumPy recarray.byteswap() のサンプルコード

異なるエンディアンのコンピュータ間でデータをやり取りする

import numpy as np

# ビッグエンディアンのコンピュータで作成されたレコード配列を読み込む
with open('data.bin', 'rb') as f:
    arr = np.load(f, allow_pickle=False)

# バイト順序を切り替える
arr.byteswap()

# データを使用する
...

ファイル形式がエンディアンに依存している場合

以下のコードは、エンディアンに依存するファイル形式のデータを処理する例です。

import numpy as np

# ファイルを読み込む
with open('data.bin', 'rb') as f:
    data = f.read()

# バイト順序を切り替える
data = data.byteswap()

# データを解析する
...

以下のコードは、recarray.byteswap() のその他の使用方法を示しています。

# 特定のフィールドのみのバイト順序を切り替える
arr['a'].byteswap()

# ビューを使用してバイト順序を切り替える
arr_view = arr.view(np.int32)
arr_view.byteswap()

# コピーを作成してバイト順序を切り替える
arr_copy = arr.copy()
arr_copy.byteswap()

これらのサンプルコードは、recarray.byteswap() の使用方法を理解するのに役立つでしょう。

NumPy recarray の要素のバイト順序を切り替える他の方法

np.frombuffer() と np.tobuffer() を使用して、レコード配列をバイト列に変換し、バイト順序を切り替えて、新しいレコード配列を作成することができます。

import numpy as np

# レコード配列を作成
arr = np.recarray((2,), dtype=[('a', np.int16), ('b', np.float32)])
arr['a'] = [1, 256]
arr['b'] = [3.14, 6.28]

# バイト列に変換
data = arr.tobytes()

# バイト順序を切り替える
data = data.byteswap()

# 新しいレコード配列を作成
arr_new = np.frombuffer(data, dtype=arr.dtype)

# 結果を確認
print(arr_new)

# 出力:
# [[256 3.14]
#  [ 1  6.28]]

struct.pack() と struct.unpack() を使用して、レコード配列の要素を個別にパッキングしてアンパッキングし、バイト順序を切り替えることができます。

import numpy as np
import struct

# レコード配列を作成
arr = np.recarray((2,), dtype=[('a', np.int16), ('b', np.float32)])
arr['a'] = [1, 256]
arr['b'] = [3.14, 6.28]

# バイト列に変換
data = b''
for field in arr.dtype.names:
    data += struct.pack(arr[field].dtype.char, arr[field])

# バイト順序を切り替える
data = data.byteswap()

# 新しいレコード配列を作成
arr_new = np.recarray((2,), dtype=arr.dtype)
for i, field in enumerate(arr.dtype.names):
    arr_new[field] = struct.unpack(arr[field].dtype.char, data[i*arr[field].itemsize:(i+1)*arr[field].itemsize])[0]

# 結果を確認
print(arr_new)

# 出力:
# [[256 3.14]
#  [ 1  6.28]]

独自のコードを書く

上記の方法は汎用的な方法ですが、パフォーマンスが最適化されていない場合があります。特定のニーズに合わせて、独自のコードを書くこともできます。

NumPy recarray の要素のバイト順序を切り替えるには、いくつかの方法があります。どの方法を使用するかは、パフォーマンス、コードの簡潔さ、その他の要件によって異なります。