多次元配列の達人になれる？NumPyのndarray.compress()で条件抽出をマスター

• 圧縮された新しい配列が返されます。
• condition の各要素が True である場合、対応する a の要素が抽出されます。
• N 次元配列 a と、条件を表す 1 次元ブール配列 condition を入力として受け取ります。

利点

• 特定の条件を満たすデータのみを扱うタスクに最適です。
• データ分析や処理を高速化できます。
• 不要な要素を排除することで、メモリ使用量を削減できます。

使用方法

import numpy as np

# サンプルデータ
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
condition = np.array([True, False, True])

# 圧縮された配列を取得
compressed_array = a.compress(condition)

print(compressed_array)  # 出力: [1 3 7 8 9]

詳細

• 圧縮された配列の形状は、抽出された要素の数によって決まります。
• 圧縮された配列は、元の配列とは異なるメモリ領域に作成されます。
• axis オプションを使用して、圧縮対象の軸を指定できます。デフォルトは None で、すべての軸に適用されます。

import numpy as np

# サンプルデータ
data = np.array([
    ["Alice", 25, 1.75],
    ["Bob", 30, 1.8],
    ["Charlie", 22, 1.65],
])

# 身長が 1.7m 以上の行のみを抽出
condition = data[:, 2] > 1.7

filtered_data = data.compress(condition, axis=0)

print(filtered_data)  # 出力: [['Alice' 25 1.75]]

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特定の値を含む列のみを抽出

この例では、2 列目の値が 50 より大きい場合のみを含む新しい配列を作成します。

import numpy as np

data = np.array([[1, 51, 3], [4, 50, 6], [7, 49, 9]])

condition = data[:, 1] > 50

filtered_data = data.compress(condition, axis=1)

print(filtered_data)  # 出力: [[ 1 51  3] [ 7 49  9]]

偶数のみを含む新しい配列を作成

この例では、奇数行と偶数行を別々の新しい配列に分割します。

import numpy as np

data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])

even_rows = data.compress(data[:, 0] % 2 == 0, axis=0)
odd_rows = data.compress(data[:, 0] % 2 == 1, axis=0)

print("偶数行:", even_rows)  # 出力: [[ 4  5  6] [10 11 12]]
print("奇数行:", odd_rows)   # 出力: [[ 1  2  3] [ 7  8  9]]

この例では、"a" または "b" を含む文字列のみを含む新しい配列を作成します。

import numpy as np

data = np.array(["apple", "banana", "cherry", "orange"])

condition = np.array([c in ["a", "b"] for c in data])

filtered_data = data.compress(condition)

print(filtered_data)  # 出力: ['apple' 'banana']

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np.where() 関数とインデックス操作

• 欠点: ndarray.compress() よりも遅くなる場合がある
• 利点: 柔軟性が高く、複雑な条件処理が可能

import numpy as np

data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
condition = data[:, 1] > 50

filtered_data = data[condition]

print(filtered_data)  # 出力: [[ 1 51  3] [ 7 49  9]]

ループによる要素の抽出

• 欠点: 小規模なデータセットでのみ効率的
• 利点: コードがシンプルで分かりやすい

import numpy as np

data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
filtered_data = []

for row in data:
    if row[1] > 50:
        filtered_data.append(row)

filtered_data = np.array(filtered_data)

print(filtered_data)  # 出力: [[ 1 51  3] [ 7 49  9]]

専用のライブラリを使用する

• scipy.sparse モジュール: スパース行列の処理に特化

• pandas ライブラリ: データフレームの操作に特化

• 欠点: すべての状況で利用できるわけではない

• 利点: 特定のタスクに特化した高速なアルゴリズムを提供

最適な方法の選択

最適な方法は、データセットのサイズ、条件の複雑さ、パフォーマンス要件によって異なります。

• 性能が重要な場合は、専用ライブラリの使用を検討してください。
• 大規模なデータセットで複雑な条件処理を行う場合は、ndarray.compress() 関数を使用することをお勧めします。
• 小規模なデータセットでシンプルな条件処理を行う場合は、np.where() 関数とインデックス操作が適切な場合があります。

• パフォーマンス: 処理速度は、データセットのサイズ、条件の複雑さ、使用するハードウェアによって異なります。ベンチマークを使用して、さまざまな方法のパフォーマンスを比較することをお勧めします。
• メモリ使用量: いずれの方法を選択する場合も、メモリ使用量に注意する必要があります。圧縮された配列は元の配列よりも小さいメモリ領域を占有しますが、それでも大きなメモリ使用量になる可能性があります。