NumPy Standard array subclasses における record.resize() の詳細解説
NumPy の "Standard array subclasses" における "record.resize()" の詳細解説
この解説では、以下の内容について説明します。
- record.resize() の概要
- 構文
- 引数
- 返り値
- record.resize() の動作
- 配列のサイズ変更
- データの扱い
- 例
- record.resize() の注意点
- 制限事項
- パフォーマンス
record.resize() の概要
構文
record.resize(new_size)
引数
new_size
: 新しいサイズ。整数またはタプルで指定できます。
返り値
- なし
record.resize() の動作
配列のサイズ変更
record.resize()
は、レコード型配列のサイズを new_size
に変更します。
new_size
が現在のサイズより大きい場合、配列は拡張されます。拡張された部分は、初期化されていない値で заполняется。new_size
が現在のサイズより小さい場合、配列は切り詰められます。切り詰められた部分は、破棄されます。
データの扱い
record.resize()
は、レコード型配列のデータ型を変更しません。
- 配列が拡張された場合、拡張された部分は、レコード型配列のデータ型と同じデータ型で初期化されます。
- 配列が切り詰められた場合、切り詰められた部分は、破棄されます。
例
import numpy as np
# レコード型配列を作成
rec = np.rec.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('a', int), ('b', int)])
# 配列のサイズを変更
rec.resize(3)
# 結果
print(rec)
# [[1 2]
# [3 4]
# [0 0]]
この例では、レコード型配列 rec
のサイズを 2 から 3 に変更しています。拡張された部分は、0
で初期化されています。
record.resize() の注意点
制限事項
record.resize()
は、flexible
なデータ型を持つレコード型配列には使用できません。record.resize()
は、object
型のフィールドを持つレコード型配列には使用できません。
パフォーマンス
record.resize()
は、配列のサイズを変更する効率的な方法です。しかし、配列のサイズが大きく変更される場合、パフォーマンスが低下する可能性があります。
record.resize()
は、NumPy の "Standard array subclasses" におけるレコード型配列のサイズを変更するための便利なメソッドです。この解説を参考に、record.resize()
を使いこなしてください。
NumPy record.resize() のサンプルコード
配列の拡張
import numpy as np
# レコード型配列を作成
rec = np.rec.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('a', int), ('b', int)])
# 配列のサイズを拡張
rec.resize(4)
# 結果
print(rec)
# [[1 2]
# [3 4]
# [0 0]
# [0 0]]
配列の切り詰め
import numpy as np
# レコード型配列を作成
rec = np.rec.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('a', int), ('b', int)])
# 配列のサイズを切り詰め
rec.resize(2)
# 結果
print(rec)
# [[1 2]
# [3 4]]
この例では、レコード型配列 rec
のサイズを 3 から 2 に切り詰めています。切り詰められた部分は、破棄されています。
新しいレコードを追加
import numpy as np
# レコード型配列を作成
rec = np.rec.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('a', int), ('b', int)])
# 新しいレコードを追加
rec.resize(3)
rec[-1] = (5, 6)
# 結果
print(rec)
# [[1 2]
# [3 4]
# [5 6]]
この例では、レコード型配列 rec
のサイズを 2 から 3 に拡張し、新しいレコード (5, 6)
を追加しています。
特定のインデックスにレコードを挿入
import numpy as np
# レコード型配列を作成
rec = np.rec.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('a', int), ('b', int)])
# 特定のインデックスにレコードを挿入
rec.resize(4)
rec[1:1] = np.rec.array([(5, 6)], dtype=[('a', int), ('b', int)])
# 結果
print(rec)
# [[1 2]
# [5 6]
# [3 4]
# [0 0]]
この例では、レコード型配列 rec
のサイズを 2 から 4 に拡張し、インデックス 1 にレコード (5, 6)
を挿入しています。
特定のインデックスのレコードを削除
import numpy as np
# レコード型配列を作成
rec = np.rec.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('a', int), ('b', int)])
# 特定のインデックスのレコードを削除
rec.resize(2)
# 結果
print(rec)
# [[1 2]
# [3 4]]
この例では、レコード型配列 rec
のサイズを 3 から 2 に切り詰め、インデックス 1 のレコードを削除しています。
これらのサンプルコードは、NumPy record.resize()
の使用方法を理解するのに役立ちます。
NumPy レコード型配列のサイズを変更する他の方法
np.append()
と np.delete()
を使用して、レコード型配列のサイズを変更することができます。
import numpy as np
# レコード型配列を作成
rec = np.rec.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('a', int), ('b', int)])
# 配列の末尾にレコードを追加
rec = np.append(rec, np.rec.array([(5, 6)], dtype=[('a', int), ('b', int)]))
# 結果
print(rec)
# [[1 2]
# [3 4]
# [5 6]]
# 配列の特定のインデックスからレコードを削除
rec = np.delete(rec, 1, axis=0)
# 結果
print(rec)
# [[1 2]
# [5 6]]
スライス操作を使用して、レコード型配列のサイズを変更することができます。
import numpy as np
# レコード型配列を作成
rec = np.rec.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('a', int), ('b', int)])
# 配列の先頭から2つのレコードを取得
rec = rec[:2]
# 結果
print(rec)
# [[1 2]
# [3 4]]
# 配列の末尾から1つのレコードを取得
rec = rec[:-1]
# 結果
print(rec)
# [[1 2]]
list.extend() と list.pop()
レコード型配列をリストに変換し、list.extend()
と list.pop()
を使用してサイズを変更することができます。
import numpy as np
# レコード型配列をリストに変換
rec_list = rec.tolist()
# 配列の末尾にレコードを追加
rec_list.extend([(5, 6)])
# リストをレコード型配列に変換
rec = np.rec.array(rec_list, dtype=[('a', int), ('b', int)])
# 結果
print(rec)
# [[1 2]
# [3 4]
# [5 6]]
# 配列の特定のインデックスからレコードを削除
rec_list.pop(1)
# リストをレコード型配列に変換
rec = np.rec.array(rec_list, dtype=[('a', int), ('b', int)])
# 結果
print(rec)
# [[1 2]
# [5 6]]
これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。
np.append()
とnp.delete()
は、柔軟性がありますが、record.resize()
よりもパフォーマンスが低下する可能性があります。- スライス操作は、シンプルですが、複雑な操作には適していません。
list.extend()
とlist.pop()
は、最も汎用性の高い方法ですが、最も複雑な方法でもあります。
状況に応じて適切な方法を選択してください。
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