【保存と読み込みを超えて】NumPyのlib.format.write_array_header_2.0で.npyファイルを操る高度な技法

この関数の役割をより具体的に説明すると

配列の形状とデータ型を保存
ヘッダーには、保存された配列の次元数、各次元の要素数、および各要素のデータ型などの情報が含まれます。
エンディアンネスの指定
ヘッダーには、データがビッグエンディアン形式なのかリトルエンディアン形式なのかを指定する情報が含まれます。これは、異なるコンピュータアーキテクチャ間でデータの互換性を保つために重要です。
Fortran順序とC順序の指定
ヘッダーには、配列の要素が格納されている順序（Fortran順序またはC順序）を指定する情報が含まれます。
拡張ヘッダー情報のサポート
ヘッダーは、将来の使用のために予約されている拡張ヘッダー情報のためのスペースも提供します。

lib.format.write_array_header_2.0() の詳細な使用方法

この関数は、以下の引数を取ります。

header_data: ヘッダー情報を含む辞書。この辞書には、shape、dtype、fortran_order、versionなどのキーが含まれる必要があります。
stream: ヘッダー情報を出力するファイルオブジェクトまたはバイナリストリーム

この関数は、ヘッダー情報を含むバイト列を stream に書き込みます。ヘッダー情報の形式は、NumPyの仕様で定義されています。

import numpy as np

# サンプルの配列を作成
arr = np.arange(10)

# ヘッダー情報を含む辞書を作成
header_data = {
    'shape': arr.shape,
    'dtype': arr.dtype,
    'fortran_order': arr.flags['F_ORDER'],
    'version': (2, 0),
}

# ヘッダー情報をファイルに書き込む
with open('data.npy', 'wb') as f:
    lib.format.write_array_header_2.0(f, header_data)

NumPy形式（.npy）ファイルの読み書きには、np.load()、np.save() などのより高レベルな関数を使用することをお勧めします。
lib.format.write_array_header_2.0() 関数は、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。

NumPy 配列を .npy ファイルに保存する

import numpy as np

# サンプルの配列を作成
arr = np.arange(10)

# 配列を `.npy` ファイルに保存
np.save('data.npy', arr)

解説

np.save('data.npy', arr) は、arr 配列を data.npy という名前のファイルに保存します。
np.arange(10) は、0 から 9 までの連続する整数を要素とする 1 次元 NumPy 配列を作成します。

手動で .npy ファイルのヘッダー情報を作成する

以下のコードは、手動で .npy ファイルのヘッダー情報を作成する方法を示しています。このコードでは、lib.format.write_array_header_2.0() 関数を使用してヘッダー情報をバイナリ形式でファイルに書き込みます。

import numpy as np
import lib.format

# サンプルの配列を作成
arr = np.arange(10)

# ヘッダー情報を含む辞書を作成
header_data = {
    'shape': arr.shape,
    'dtype': arr.dtype,
    'fortran_order': arr.flags['F_ORDER'],
    'version': (2, 0),
}

# ヘッダー情報をバイナリ形式でファイルに書き込む
with open('data.npy', 'wb') as f:
    lib.format.write_array_header_2.0(f, header_data)

解説

ヘッダー情報の形式は、NumPy の仕様で定義されています。
上記のコードは、np.save() 関数を使用するよりも低レベルな操作です。

以下のコードは、.npy ファイルからヘッダー情報を読み取る方法を示しています。このコードでは、lib.format.read_array_header_2.0() 関数を使用してヘッダー情報をバイナリ形式でファイルから読み取り、辞書に変換します。

import numpy as np
import lib.format

# `.npy` ファイルからヘッダー情報を読み取る
with open('data.npy', 'rb') as f:
    header_data = lib.format.read_array_header_2.0(f)

# ヘッダー情報の内容を表示
print(header_data)

辞書には、shape、dtype、fortran_order、version などのキーが含まれます。
読み取られたヘッダー情報は、辞書として返されます。
lib.format.read_array_header_2.0() 関数は、.npy ファイルからヘッダー情報をバイナリ形式で読み取ります。

NumPy 配列を読み取るには、np.load() 関数を使用する必要があります。
ヘッダー情報のみを読み取る場合に使用されます。
上記のコードは、NumPy 配列を実際に読み取るものではありません。

代替方法として、以下の方法が挙げられます。

np.save() 関数を使用する

np.save() 関数は、NumPy 配列を .npy ファイルに保存する最も簡単な方法です。この関数は、lib.format.write_array_header_2.0() 関数を含む内部処理を自動的に行います。

import numpy as np

# サンプルの配列を作成
arr = np.arange(10)

# 配列を `.npy` ファイルに保存
np.save('data.npy', arr)

np.savez() 関数を使用する

np.savez() 関数は、複数の NumPy 配列を 1 つの .npy ファイルに保存するために使用できます。この関数は、lib.format.write_array_header_2.0() 関数を含む内部処理を自動的に行います。

import numpy as np

# サンプルの配列を作成
arr1 = np.arange(10)
arr2 = np.arange(20, 30)

# 複数の配列を `.npy` ファイルに保存
np.savez('data.npy', arr1=arr1, arr2=arr2)

カスタム関数を作成する

高度な制御が必要な場合は、カスタム関数を作成して .npy ファイルのヘッダー情報とデータ部分を個別に処理することができます。ただし、これは複雑な作業であり、NumPy の内部実装に関する深い理解が必要となります。

import numpy as np

def save_npy(filename, arr):
    # ヘッダー情報を含む辞書を作成
    header_data = {
        'shape': arr.shape,
        'dtype': arr.dtype,
        'fortran_order': arr.flags['F_ORDER'],
        'version': (2, 0),
    }

    # ヘッダー情報をバイナリ形式でファイルに書き込む
    with open(filename, 'wb') as f:
        lib.format.write_array_header_2.0(f, header_data)

    # 配列データをバイナリ形式でファイルに書き込む
    arr.tofile(f)

# サンプルの配列を作成
arr = np.arange(10)

# 配列を `.npy` ファイルに保存
save_npy('data.npy', arr)

一般的な用途には、np.save() または np.savez() 関数を使用することをお勧めします。
エラーが発生する可能性があるため、注意して使用してください。
カスタム関数を作成する場合は、NumPy の内部実装に関する深い理解が必要となります。