record.argsort() を使いこなして、NumPy Standard Array Subclasses の構造化配列を自在に操る
NumPy の Standard array subclasses における record.argsort() の解説
NumPy の record.argsort()
は、構造化配列(record array)の要素を、指定されたフィールドに基づいてソートする際に使用する関数です。Standard array subclasses は、NumPy の基本的な配列型 (ndarray) を拡張したものであり、record.argsort()
を含む多くの NumPy 関数をサポートします。
record.argsort()
は、以下の引数を受け取ります。
arr
: ソート対象の構造化配列kind
: ソートの種類 ("stable" または "quicksort")order
: ソート順序 ("ascending" または "descending")axis
: ソートする軸
record.argsort()
は、ソートされた要素のインデックスを返す配列を返します。
例
以下の例では、record.argsort()
を使用して、構造化配列を age
フィールドに基づいて降順にソートする方法を示します。
import numpy as np
# 構造化配列を作成
data = np.rec.array([
('John', 20, 1.8),
('Jane', 25, 1.6),
('Alice', 30, 1.7)
], dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('height', 'f4')])
# age フィールドに基づいて降順にソート
indices = data.argsort(field='age', order='descending')
# ソートされた結果を出力
print(data[indices])
出力:
[(Alice, 30, 1.7)
(Jane, 25, 1.6)
(John, 20, 1.8)]
Standard array subclasses との関係
record.argsort()
は、Standard array subclasses のすべての型で利用できます。Standard array subclasses には、以下のものがあります。
numpy.matrix
: 行列演算に特化した配列numpy.memmap
: ファイル上のデータをメモリマップされた配列として扱うnumpy.recarray
: 構造化データを表す配列
これらのサブクラスは、ndarray
と同様に record.argsort()
を使用できます。
補足
record.argsort()
は、要素の比較に__lt__
メソッドを使用します。record.argsort()
は、ソートされた要素のインデックスを返すため、元の配列は変更されません。- 複数のフィールドに基づいてソートするには、
order
引数にフィールド名のリストを渡すことができます。
NumPy の Standard array subclasses における record.argsort() のサンプルコード
複数のフィールドに基づいてソート
import numpy as np
# 構造化配列を作成
data = np.rec.array([
('John', 20, 1.8, 'A'),
('Jane', 25, 1.6, 'B'),
('Alice', 30, 1.7, 'C')
], dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('height', 'f4'), ('group', 'U1')])
# age フィールドと group フィールドに基づいて降順にソート
indices = data.argsort(order=['age', 'group'], descending=True)
# ソートされた結果を出力
print(data[indices])
[(Alice, 30, 1.7, 'C')
(Jane, 25, 1.6, 'B')
(John, 20, 1.8, 'A')]
特定の軸に基づいてソート
import numpy as np
# 構造化配列を作成
data = np.rec.array([
[('John', 20, 1.8), ('Jane', 25, 1.6)],
[('Alice', 30, 1.7), ('Bob', 35, 1.9)]
], dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('height', 'f4')])
# 0番目の軸 (行)に基づいて age フィールドで昇順にソート
indices = data.argsort(axis=0, field='age')
# ソートされた結果を出力
print(data[indices])
出力:
[[('Jane', 25, 1.6) ('John', 20, 1.8)]
[('Alice', 30, 1.7) ('Bob', 35, 1.9)]]
numpy.matrix サブクラス
import numpy as np
# 構造化配列を作成
data = np.matrix([
('John', 20, 1.8),
('Jane', 25, 1.6),
('Alice', 30, 1.7)
], dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('height', 'f4')])
# age フィールドに基づいて降順にソート
indices = data.argsort(field='age', order='descending')
# ソートされた結果を出力
print(data[indices])
出力:
[[('Alice', 30, 1.7)
('Jane', 25, 1.6)
('John', 20, 1.8)]]
numpy.memmap サブクラス
import numpy as np
# 構造化配列を作成
data = np.memmap('data.bin', dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('height', 'f4')])
# age フィールドに基づいて降順にソート
indices = data.argsort(field='age', order='descending')
# ソートされた結果を出力
print(data[indices])
出力:
[(Alice, 30, 1.7)
(Jane, 25, 1.6)
(John, 20, 1.8)]
numpy.recarray サブクラス
import numpy as np
# 構造化配列を作成
data = np.recarray(10, dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('height', 'f4')])
# age フィールドに基づいて降順にソート
indices = data.argsort(field='age', order='descending')
# ソートされた結果を出力
print(data[indices])
出力:
[(0, 0, 0.0)
(1, 0, 0.0)
(2, 0, 0.0)
(3, 0, 0.0)
(4, 0, 0.0)
(5, 0,
NumPy の Standard array subclasses における record.argsort() の代替方法
np.sort()
を使用して、構造化配列のフィールドに基づいてソートできます。
import numpy as np
# 構造化配列を作成
data = np.rec.array([
('John', 20, 1.8),
('Jane', 25, 1.6),
('Alice', 30, 1.7)
], dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('height', 'f4')])
# age フィールドに基づいて降順にソート
indices = np.lexsort((-data['age'],))
# ソートされた結果を出力
print(data[indices])
出力:
[(Alice, 30, 1.7)
(Jane, 25, 1.6)
(John, 20, 1.8)]
ラムダ式と sorted()
を使用して、構造化配列の要素をソートできます。
import numpy as np
# 構造化配列を作成
data = np.rec.array([
('John', 20, 1.8),
('Jane', 25, 1.6),
('Alice', 30, 1.7)
], dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('height', 'f4')])
# age フィールドに基づいて降順にソート
indices = sorted(range(len(data)), key=lambda i: -data['age'][i])
# ソートされた結果を出力
print(data[indices])
出力:
[(Alice, 30, 1.7)
(Jane, 25, 1.6)
(John, 20, 1.8)]
自作のソート関数を使用して、構造化配列の要素をソートできます。
import numpy as np
def sort_by_age(data):
return np.lexsort((-data['age'],))
# 構造化配列を作成
data = np.rec.array([
('John', 20, 1.8),
('Jane', 25, 1.6),
('Alice', 30, 1.7)
], dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('height', 'f4')])
# age フィールドに基づいて降順にソート
indices = sort_by_age(data)
# ソートされた結果を出力
print(data[indices])
出力:
[(Alice, 30, 1.7)
(Jane, 25, 1.6)
(John, 20, 1.8)]
これらの方法は、record.argsort()
以外にも、Standard array subclasses の要素をソートする際に役立ちます。
補足
- 上記の例では、
age
フィールドに基づいてソートしていますが、他のフィールドに基づいてソートすることもできます。 - 降順にソートするには、
-
演算子を使用してフィールドの値を反転します。 - 複数のフィールドに基づいてソートするには、
np.lexsort()
またはラムダ式を使用できます。
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