集合関数
集合関数。ndarrayから重複を取り除きsortした結果を返す。
2dであってもその中から要素を抜き出して1dにする。
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hoges = np.array(["hoge","fuga","hoge","fuga"]) print(np.unique(hoges)) # ['fuga' 'hoge'] fugas = np.array([["hoge","fuga","hoge","fuga"],["hoge2","fuga2","hoge2","fuga2"]]) print(np.unique(fugas)) # ['fuga' 'fuga2' 'hoge' 'hoge2'] |
ファイルI/O
pandasを使わずとも、NumPyだけでファイルI/Oができる。
以下でhoges.npyという無圧縮バイナリファイルが作られる。
それを読み込んで出力する。
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hoges = np.array(["hoge","fuga","hoge","fuga"]) np.save('hoges.npy',hoges) fugas = np.load('hoges.npy') print(fugas) # ['hoge' 'fuga' 'hoge' 'fuga'] |
複数の配列を同時に書き込むこともできる。
キーワードを指定して書き込む。キーワードを指定して1つずつ読み込む。
読み込む時はキーワードを指定して参照したときに遅延ロードされる。
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hoges = np.array(["hoge1","fuga1","hoge1","fuga1"]) fugas = np.array(["hoge2","fuga2","hoge2","fuga2"]) np.savez('hogefuga.npz', hoges=hoges, fugas=fugas) hogefugas = np.load('hogefuga.npz') hoges_l = hogefugas['hoges'] fugas_l = hogefugas['fugas'] print(hgoes_l) # ['hoge1' 'fuga1' 'hoge1' 'fuga1'] print(fugas_l) # ['hoge2' 'fuga2' 'hoge2' 'fuga2'] |