NumPy:【bool変換,型変換】のサンプルコード

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サマリ

• 変換
  • bool型⇔one-hotベクトル
• np.astypeを使ったデータ型変換
  • 文字列⇔int型
  • 整数⇔float型

前提

• np.random.randn
  • NumPy:【np.random】のあれこれ（実行結果で説明）
• np.arange
  • NumPy:【序数,順列,倍数,等分割】の実行結果

bool型とone-hotベクトル

bool型への変換

データ作成

import numpy as np
a = np.random.randn(3,3)
print(a)
print(a.shape)

[[-0.04979643  1.41875607 -0.82755787]
 [ 0.15427139  0.94284317  0.74147436]
 [ 1.08626773  1.23793669 -0.94596466]]
(3, 3)

• 形状(3,3)のndarray（NumPy配列）を作成
• マイナスが3か所ある

bool型に変換

b = a<=0
#b = (a<=0) とカッコにしてもよい
print(b)
print(b.shape)

[[ True False  True]
 [False False False]
 [False False  True]]
(3, 3)

• マイナスの箇所がTrueになった
• bool型に変換できている

one-hotベクトルに変換する

c = b.astype(np.int8)
print(c)
print(c.shape)

[[1 0 1]
 [0 0 0]
 [0 0 1]]
(3, 3)

• np.astypeを使う
  • bool型からone-hotベクトルに変換された
  • astypeは次項を参照

np.astype（型変換）

文字列をint型に変換

データ作成

import numpy as np
a = np.array(['2', '3'], dtype='<U11')
print(a)
print(type(a[0]))

['2' '3']
<class 'numpy.str_'>

• 文字列型のndarray（NumPy配列）を作成
  • dtype='<U11’で文字列指定
• '<U11’について
  • 参考記事
  • NumPy:【データ型】確認方法と実行結果

データ型変換

b = a.astype(np.int8)
c = a.astype(int)
print(b)
print(type(b[0]))
print(c)
print(type(c[0]))

[2 3]
<class 'numpy.int8'>
[2 3]
<class 'numpy.int64'>

• b
  • 文字列をint8に変換した
• c
  • 文字列をint64に変換した
• 他にnp.int32、np.uint8の指定も可能
  • uint …… unsignedの略、負の整数は扱えないので注意

整数から浮動小数点（float）に変換

データ作成

import numpy as np
a = np.arange(3)
print(a)
print(type(a[0]))

[0 1 2]
<class 'numpy.int64'>

• int型のndarray（NumPy配列）を作成

データ型変換

b = a.astype(np.float32)
print(b)
print(type(b[0]))

[0. 1. 2.]
<class 'numpy.float32'>

• int型からfloat型に変換された
  • 数字の後ろの「.」（小数点）がfloatを表している
• 他にnp.float64も指定できる
  • np.float32との違いは有効桁数