NumPy-既存のデータからの配列

この章では、既存のデータから配列を作成する方法について説明します。

numpy.asarray

この関数は、パラメーターが少ないという点を除いて、numpy.arrayに似ています。このルーチンは、Pythonシーケンスをndarrayに変換するのに役立ちます。

numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)

コンストラクターは次のパラメーターを取ります。

Sr.No.

Parameter & Description

1

a

リスト、タプルのリスト、タプル、タプルのタプル、リストのタプルなどの任意の形式の入力データ

2

dtype

デフォルトでは、入力データのデータ型は結果のndarrayに適用されます

3

order

C（行メジャー）またはF（列メジャー）。 Cはデフォルトです

次の例は、 asarray 関数の使用方法を示しています。

例1

# convert list to ndarray
import numpy as np

x = [1,2,3]
a = np.asarray(x)
print a

その出力は次のようになります-

[1  2  3]

例2

# dtype is set
import numpy as np

x = [1,2,3]
a = np.asarray(x, dtype = float)
print a

今、出力は次のようになります-

[ 1.  2.  3.]

実施例３

# ndarray from tuple
import numpy as np

x = (1,2,3)
a = np.asarray(x)
print a

その出力は-

[1  2  3]

実施例４

# ndarray from list of tuples
import numpy as np

x = [(1,2,3),(4,5)]
a = np.asarray(x)
print a

ここでは、出力は次のようになります-

[(1, 2, 3) (4, 5)]

numpy.frombuffer

この関数は、バッファーを1次元配列として解釈します。バッファーインターフェイスを公開するオブジェクトは、 ndarray を返すパラメーターとして使用されます。

numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)

コンストラクターは次のパラメーターを取ります。

Sr.No.	Parameter & Description
1	buffer バッファインターフェイスを公開するオブジェクト
2	dtype 返されるndarrayのデータ型。デフォルトはフロート
3	count 読み込むアイテムの数。デフォルトは-1はすべてのデータを意味します
4	offset 読み込む開始位置。デフォルトは0

例

次の例は、 frombuffer 関数の使用方法を示しています。

import numpy as np
s = 'Hello World'
a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1')
print a

ここにその出力があります-

['H'  'e'  'l'  'l'  'o'  ' '  'W'  'o'  'r'  'l'  'd']

numpy.fromiter

この関数は、反復可能なオブジェクトから ndarray オブジェクトを構築します。この関数により、新しい1次元配列が返されます。

numpy.fromiter(iterable, dtype, count = -1)

ここで、コンストラクターは次のパラメーターを取ります。

Sr.No.

Parameter & Description

1

iterable

反復可能なオブジェクト

2

dtype

結果の配列のデータ型

3

count

イテレータから読み込むアイテムの数。デフォルトは-1で、これはすべてのデータが読み取られることを意味します

次の例は、組み込みの* range（）関数を使用してリストオブジェクトを返す方法を示しています。このリストの反復子は、 *ndarray オブジェクトを形成するために使用されます。

例1

# create list object using range function
import numpy as np
list = range(5)
print list

その出力は次のとおりです-

[0,  1,  2,  3,  4]

例2

# obtain iterator object from list
import numpy as np
list = range(5)
it = iter(list)

# use iterator to create ndarray
x = np.fromiter(it, dtype = float)
print x