Pythonプログラミング: NumPyの奥深さに迫る - `lib.format.header_data_from_array_1_0()` でメタデータを取得する

バイナリファイルへの保存

NumPy配列をバイナリ形式（.npyや.npzなど）でファイルに保存する場合、配列の形状やデータ型などのメタ情報を含むヘッダー情報がファイルの先頭に付与されます。lib.format.header_data_from_array_1_0()は、このヘッダー情報に必要なメタデータを辞書形式で生成します。

配列情報の取得

NumPy配列の形状、データ型、メモリ配置情報などの基本的な情報を取得するために使用できます。

関数引数と返値

この関数は、1つの引数と1つの返値を持ちます。

• 返値
  

  • ヘッダー情報を含む辞書。具体的には以下のキーが含まれます。
    • shape: 配列の形状
    • fortran_order: Fortran順かどうか
    • dtype: データ型
    • version: NumPyのバージョン情報
• • array: ヘッダー情報を取得したいNumPy配列

具体的な使用方法

import numpy as np

array = np.arange(10)
header_data = lib.format.header_data_from_array_1_0(array)

print(header_data)

このコードを実行すると、以下のような出力結果になります。

{'shape': (10,), 'fortran_order': False, 'dtype': '<i8', 'version': (3, 10, 1)}

この例では、arrayの形状、Fortran順かどうか、データ型、NumPyのバージョン情報が取得されています。

• NumPy配列の入出力には、より使いやすい関数としてnp.save()、np.load()、np.savetxt()、np.loadtxt()などが用意されています。
• lib.format.header_data_from_array_1_0()は、主にNumPy内部で使用される関数であり、一般的にユーザーが直接呼び出す必要はありません。

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import numpy as np

# サンプルのNumPy配列を作成
array = np.random.randint(100, size=(10, 20))

# ヘッダー情報取得
header_data = lib.format.header_data_from_array_1_0(array)

# ヘッダー情報の内容を表示
print("形状:", header_data['shape'])
print("Fortran順:", header_data['fortran_order'])
print("データ型:", header_data['dtype'])
print("NumPyバージョン:", header_data['version'])

形状: (10, 20)
Fortran順: False
データ型: 'i32'
NumPyバージョン: (3, 10, 1)

この例では、以下の処理が行われています。

1. np.random.randint()を使って、10行20列のランダムな整数値を含むNumPy配列を作成します。
2. lib.format.header_data_from_array_1_0()を使って、作成した配列のメタデータをヘッダー情報として取得します。
3. 取得したヘッダー情報の内容を、print()関数を使って表示します。

• lib.format.header_data_from_array_1_0()は、NumPy内部で使用される関数であり、一般的にユーザーが直接呼び出す必要はありません。
• ヘッダー情報は、NumPy配列をバイナリファイルに保存したり、配列情報取得に使用できます。
• このコードは、NumPy配列のメタデータ取得方法の一例です。

• 取得したヘッダー情報を辞書として加工
• 特定のキーのみ取得
• 異なるデータ型のNumPy配列のヘッダー情報取得

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np.array.dtype 属性

NumPy 配列の dtype 属性は、配列のデータ型に関する情報を取得できます。

import numpy as np

array = np.arange(10)

data_type = array.dtype
print("データ型:", data_type)
print("形状:", array.shape)
print("Fortran順:", array.flags['F_CONTIGUOUS'])

データ型: int64
形状: (10,)
Fortran順: False

np.info() 関数

np.info() 関数は、NumPy 配列に関する詳細な情報を表示します。

import numpy as np

array = np.arange(10)

np.info(array)

class: numpy.ndarray
dtype: int64
shape: (10,)
strides: (8,)
memory map: readwrite
order: C
flags: {'C_CONTIGUOUS': True,
       'CONTIGUOUS': True,
       'F_CONTIGUOUS': False,
       'OWNDATA': True,
       'WRITEABLE': True}

NumPy 以外にも、配列のメタデータ取得に役立つライブラリがいくつか存在します。

• pandas: データ分析に特化したライブラリ。DataFrames には、メタ情報を含むヘッダー行が含まれています。
• h5py: HDF5 ファイル形式のデータ処理に特化したライブラリ。