NumPy:【組み込み関数】便利そうなもの

page:[NumPyまとめ]

サマリ

• np.clip
  • ある範囲に収める
• np.frombuffer
  • 型変換
  • バイナリデータ利用
• np.unique
  • 重複排除（ユニーク）
• np.nonzero
  • Trueまたは0を判定
  • 配列番号返す

前提

• np.astype
  • NumPy:【bool変換,型変換】のサンプルコード
• np.random.randint
  • NumPy:【np.random】のあれこれ（実行結果で説明）

サンプルコード

np.clip（ある範囲に収める）

import numpy as np
a = np.random.randint(0, 10, 20)
b = np.clip(a, 2, 7)
print(a)
print(b)

[5 0 8 4 7 4 2 7 1 2 2 5 4 2 3 3 3 3 8 9]
[5 2 7 4 7 4 2 7 2 2 2 5 4 2 3 3 3 3 7 7]

• 2より小さいものは2に
• 7より大きいものは7に
  • 結果、引数にしていした2と7の間に収まった配列になる

np.frombuffer（バイナリデータを型変換）

確認のためバイナリデータを無理やり作成

import numpy as np
a = b'\x01\x02\x03\x04\x05' #数値
b = b'hello world' #文字列
print(a)
print(type(a))
print(b)
print(type(b))

b'\x01\x02\x03\x04\x05'
<class 'bytes'>
b'hello world'
<class 'bytes'>

• 文字列の先頭に「b」を付けている
• typeは「bytes」

バイナリデータを変換（数値）

c = np.frombuffer(a,  dtype=np.uint8)
print(c)
print(type(c))
print(type(c[0]))

[1 2 3 4 5]
<class 'numpy.ndarray'>
<class 'numpy.uint8'>

• dtype=np.uint8
  • 16進数を10進数に変換（こちらは変換）
• 最初の1行で、
  • バイナリ数値データをndarray（NumPy配列）に格納
  • 数値型に変換

バイナリデータを変換（文字列）

import numpy as np
d = np.frombuffer(b, dtype='S1', count=5, offset=6)
print(d)
print(type(d))
print(type(d[0]))
e = d.astype(str)
print(e)
print(type(e))
print(type(e[0]))

[b'w' b'o' b'r' b'l' b'd']
<class 'numpy.ndarray'="">
<class 'numpy.bytes_'="">
['w' 'o' 'r' 'l' 'd']
<class 'numpy.ndarray'="">
<class 'numpy.str_'="">

• 文字列のバイナリデータの場合は2ステップ
• 1つ目の変換（frombuffer）
  • dtype=’S1′
    • 型変換はしない
    • バイナリデータを1つずつndarray（NumPy配列）として格納する
  • count=5, offset=6
    • 取得する位置6から（0始まり）
    • 取得する数は5（worldの5文字）
• 2つ目の変換（astype）
  • ndarrayの変換を使って、文字列に変換

言葉で説明

• （形式）
  • numpy.frombuffer(buffer, dtype=float, count=-1, offset=0)
• buffer
  • バッファとして読み込むオブジェクトを指定
• dtype（省略可能）
  • 初期値float
  • 配列を返すときの要素のデータ型を指定
• count（省略可能）
  • 初期値-1（全てのデータを読み込み）
  • いくつのアイテムを読み込むかを指定
• offset（省略可能）
  • 初期値0
  • バイト単位で、どこの地点からデータを読み込むかを指定
• （戻り値）
  • 渡されたバッファを変換した配列

np.unique（重複排除）

import numpy as np
a = np.random.randint(20, 30, (2,10))
b = np.unique(a)
print(a)
print(a.shape)
print(b)

[[22 26 22 21 27 27 20 22 28 27]
 [24 29 21 21 24 27 27 25 20 21]]
(2, 10)
[20 21 22 24 25 26 27 28 29]

• 20台の数値をランダム抽出で(2,10)個
• 23はなかったみたいです

np.nonzero（0以外の列番号）

import numpy as np
a = np.array([-2,-0.5,0,0.1,2])
b = np.nonzero(a)
c = np.nonzero(a>0)
print(a)
print(b)
print(c)

[-2.  -0.5  0.   0.1  2. ]
(array([0, 1, 3, 4]),)
(array([3, 4]),)

• 1つ目
  • 0でない列番号0, 1, 3, 4
• 2つ目
  • 0以上の列番号3, 4