Standard array subclasses とは

NumPyのStandard array subclassesにおけるrecord.sum()の解説

record.sum() は、以下の引数を受け取ります。

• axis: 合計を計算する軸を指定します。デフォルトはNoneで、すべての軸に沿って合計を計算します。
• dtype: 出力データ型を指定します。デフォルトはNoneで、入力データ型の合計を計算します。
• out: 計算結果を格納する配列を指定します。デフォルトはNoneで、新しい配列に結果を格納します。

Standard array subclasses とは

NumPyのStandard array subclasses は、ndarray のサブクラスであり、特殊な属性やメソッドを持つ配列です。代表的なサブクラスは以下の通りです。

• record array: 構造体型のデータを持つ配列
• masked array: 欠損値を持つ配列
• datetime64 array: 日付時刻型のデータを持つ配列
• timedelta64 array: 時間差型のデータを持つ配列

record.sum() の例

以下は、record array を使用した record.sum() の例です。

import numpy as np

# 構造体型のデータを作成
data = np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('x', int), ('y', int)])

# 各列の合計を計算
sum_x = data.sum(axis=0)['x']  # 9
sum_y = data.sum(axis=0)['y']  # 12

# 特定の列の合計を計算
sum_y = data['y'].sum()  # 12

# 出力データ型を指定
sum_x_float = data.sum(axis=0, dtype=float)['x']  # 9.0

# 計算結果を既存の配列に格納
out = np.zeros(2, dtype=int)
data.sum(axis=0, out=out)  # out: [9 12]

まとめ

record.sum() は、Standard array subclasses の要素の合計を計算する便利な関数です。この関数を使用することで、コードを簡潔に記述することができ、データ分析を効率的に行うことができます。

NumPy record.sum() のサンプルコード

異なる軸に沿って合計を計算

import numpy as np

# 構造体型のデータを作成
data = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)], dtype=[('x', int), ('y', int), ('z', int)])

# 各行の合計を計算
row_sum = data.sum(axis=1)  # array([ 6 15 24])

# 各列の合計を計算
column_sum = data.sum(axis=0)  # array([12 15 18])

# 特定の列と行の合計を計算
sum_xy = data[:, 0:2].sum(axis=0)  # array([ 5 7])

マスクされた配列の合計を計算

import numpy as np

# マスクされた配列を作成
data = np.ma.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)], mask=[[False, True, False], [False, False, False], [True, False, False]])

# マスクされていない要素の合計を計算
sum_data = data.sum()  # 15

# 特定の列のマスクされていない要素の合計を計算
sum_x = data['x'].sum()  # 12

日付時刻型データの合計を計算

import numpy as np

# 日付時刻型データの配列を作成
data = np.array(['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01'], dtype='datetime64[D]')

# 日数で合計を計算
day_sum = data.sum()  # 92

# 月数で合計を計算
month_sum = np.timedelta64(data.sum(), 'D') / np.timedelta64(1, 'M')  # 3

時間差型データの合計を計算

import numpy as np

# 時間差型データの配列を作成
data = np.array(['10h', '20h', '30h'], dtype='timedelta64[h]')

# 時間で合計を計算
hour_sum = data.sum()  # 60h

# 日数で合計を計算
day_sum = data.sum() / np.timedelta64(1, 'D')  # 2.5

出力データ型を指定

import numpy as np

# 構造体型のデータを作成
data = np.array([(1.1, 2.2), (3.3, 4.4), (5.5, 6.6)], dtype=[('x', float), ('y', float)])

# 各列の合計を計算
sum_x = data.sum(axis=0)['x']  # 9.9
sum_y = data.sum(axis=0)['y']  # 13.2

# 出力データ型をint型に指定
sum_x_int = data.sum(axis=0, dtype=int)['x']  # 9
sum_y_int = data.sum(axis=0, dtype=int)['y']  # 13

NumPy record.sum() の代替方法

ループによる計算

import numpy as np

# 構造体型のデータを作成
data = np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('x', int), ('y', int)])

# 各列の合計を計算
sum_x = 0
sum_y = 0
for row in data:
    sum_x += row['x']
    sum_y += row['y']

# 結果を出力
print(f"sum_x: {sum_x}")  # sum_x: 9
print(f"sum_y: {sum_y}")  # sum_y: 12

この方法は、単純ですが、コード量が増えてしまい、処理速度も遅くなります。

NumPy の他の関数を使用する

import numpy as np

# 構造体型のデータを作成
data = np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('x', int), ('y', int)])

# 各列の合計を計算
sum_x = np.sum(data['x'])  # 9
sum_y = np.sum(data['y'])  # 12

# 結果を出力
print(f"sum_x: {sum_x}")  # sum_x: 9
print(f"sum_y: {sum_y}")  # sum_y: 12

この方法は、ループを使用するよりも簡潔で、処理速度も速くなります。

import pandas as pd

# 構造体型のデータを作成
data = pd.DataFrame([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], columns=['x', 'y'])

# 各列の合計を計算
sum_x = data['x'].sum()  # 9
sum_y = data['y'].sum()  # 12

# 結果を出力
print(f"sum_x: {sum_x}")  # sum_x: 9
print(f"sum_y: {sum_y}")  # sum_y: 12

Pandas を使用すると、より簡潔にコードを書くことができます。

どの方法を使用するかは、データ量や処理速度、コードの簡潔さなどを考慮して決定する必要があります。