NumPyのrecord型配列で非ゼロ要素を見つける：record.nonzero()徹底解説

record 型配列とは？

record 型配列は、各要素が複数のフィールドを持つ構造化データを表すために使用されます。各フィールドは、名前とデータ型を持つ属性として定義されます。これは、関係データベースのテーブルのようなデータ構造を表現するのに適しています。

record.nonzero() メソッドの役割

record.nonzero() メソッドは、record 型配列内のすべての非ゼロ要素のインデックスを返すタプルを返します。このタプルは、配列の各次元における非ゼロ要素のインデックスを表す個別の配列で構成されています。

record.nonzero() メソッドの構文

indices = record.nonzero()

record.nonzero() メソッドの戻り値

indices：タプル。各要素は、配列の各次元における非ゼロ要素のインデックスを表す配列です。

import numpy as np

# 構造化データ型を定義
dtype = np.dtype([('name', 'S10'), ('age', 'i4'), ('score', 'f4')])

# 構造化配列を作成
data = np.array([('Alice', 30, 90.5), ('Bob', 25, 85.2), ('Charlie', 22, 98.1)], dtype=dtype)

# 非ゼロ要素のインデックスを取得
indices = data.nonzero()

# 各フィールドの非ゼロ要素のインデックスを表示
print(indices[0])  # ['Alice', 'Charlie']
print(indices[1])  # [0, 2]
print(indices[2])  # [2]

NumPy の最新バージョンでは、record.nonzero() メソッドは非推奨となり、代わりに np.where() メソッドを使用することが推奨されています。
record.nonzero() メソッドは、record 型配列のスカラ値にも適用できます。
record.nonzero() メソッドは、ブール値条件を使用して非ゼロ要素を定義することもできます。

import numpy as np

# 構造化データ型を定義
dtype = np.dtype([('name', 'S10'), ('age', 'i4'), ('score', 'f4')])

# 構造化配列を作成
data = np.array([('Alice', 30, 90.5), ('Bob', 25, 85.2), ('Charlie', 22, 98.1), ('David', 28, 65.3)], dtype=dtype)

# 特定のフィールドにおける非ゼロ要素のインデックスを取得
age_nonzero_indices = data['age'].nonzero()
score_gt_90_indices = data['score'] > 90

# 特定の条件を満たす要素のインデックスを取得
filtered_indices = np.intersect1d(age_nonzero_indices[0], score_gt_90_indices)

# フィルタリングされた要素を表示
print(data[filtered_indices])

このコードの説明

dtype 変数を使用して、構造化データ型を定義します。この型には、name (文字列)、age (整数)、score (浮動小数点) の 3 つのフィールドが含まれます。
data 変数を使用して、構造化配列を作成します。この配列には、4 つの要素が含まれます。
age_nonzero_indices 変数には、age フィールドにおける非ゼロ要素のインデックスが格納されます。
score_gt_90_indices 変数には、score フィールドが 90 より大きい要素のインデックスが格納されます。
np.intersect1d() 関数を使用して、2 つのインデックス配列の共通要素を取得します。この結果、filtered_indices 変数には、age が非ゼロで score が 90 より大きい要素のインデックスが格納されます。
最後に、data[filtered_indices] を使用して、フィルタリングされた要素を表示します。

この例は、record.nonzero() メソッドをさまざまな条件と組み合わせて使用する方法を示しています。このメソッドは、構造化データの分析や処理を行う際に柔軟性と効率性を提供します。

以下の追加例は、record.nonzero() メソッドをさまざまな状況で使用する方法を示しています。

特定のフィールドにおけるすべての要素を取得

all_names_indices = data['name'].nonzero()
print(data[all_names_indices])

スカラ値での使用

age_30_indices = data['age'] == 30
print(age_30_indices.nonzero())

ブール値条件での使用

high_scorers = data['score'] >= 90
high_scorer_indices = high_scorers.nonzero()
print(data[high_scorer_indices])

np.where() メソッドを使用した例

import numpy as np

# 構造化データ型を定義
dtype = np.dtype([('name', 'S10'), ('age', 'i4'), ('score', 'f4')])

# 構造化配列を作成
data = np.array([('Alice', 30, 90.5), ('Bob', 25, 85.2), ('Charlie', 22, 98.1), ('David', 28, 65.3)], dtype=dtype)

# 非ゼロ要素のインデックスを取得
non_zero_indices = np.where(data != 0)

# 各フィールドの非ゼロ要素のインデックスを表示
print(non_zero_indices[0])  # ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']
print(non_zero_indices[1])  # [0, 1, 2, 3]
print(non_zero_indices[2])  # [0, 1, 2, 3]

ループを使用する

non_zero_indices = []

for i in range(data.shape[0]):
    for j in range(data.shape[1]):
        if data[i, j] != 0:
            non_zero_indices.append((i, j))

print(non_zero_indices)

リスト内包表記を使用する

non_zero_indices = [(i, j) for i in range(data.shape[0]) for j in range(data.shape[1]) if data[i, j] != 0]

print(non_zero_indices)

record.nonzero() メソッドと np.where() メソッドの比較

項目	`record.nonzero()` メソッド	`np.where()` メソッド
戻り値	タプル (インデックス配列)	タプル (条件を満たす要素、インデックス配列)
速度	比較的速い	状況によって異なる
汎用性	`record` 型配列にのみ適用	任意の配列に適用
推奨度	非推奨	推奨

record.nonzero() メソッドは非推奨となったため、代わりに np.where() メソッドを使用することを強く推奨します。np.where() メソッドは、より汎用性が高く、状況によっては速度も速くなります。

record.nonzero() メソッドと np.where() メソッドの性能は、配列のサイズやデータ型によって異なる場合があります。ベンチマークを使用して、特定の状況における最適な方法を判断することをお勧めします。
上記の例では、data != 0 という条件を使用して非ゼロ要素を定義しています。この条件は、すべてのフィールドにおける非ゼロ要素を取得します。特定のフィールドにおける非ゼロ要素のみを取得したい場合は、条件式を変更する必要があります。