はじめに
NumPy のfrombuffer()関数は、指定されたバッファから NumPy 配列を作成するために使用されます。バッファは、バッファインターフェイスを公開するオブジェクトを表します。この関数は、バッファを一次元配列として解釈します。この実験チュートリアルでは、NumPy ライブラリのfrombuffer()関数の使用に関わる手順を説明します。
VM のヒント
VM の起動が完了したら、左上隅をクリックしてノートブックタブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。
Jupyter Notebook が読み込み終わるまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。
学習中に問題が発生した場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。
必要なライブラリをインポートする
まず、必要なライブラリをインポートします。つまり、配列操作をサポートするnumpyと、事前定義されたバッファを取得するためのctypesです。
import numpy as np
import ctypes
事前定義済みのバッファを取得する
create_string_buffer()メソッドを使用して、ctypesの事前定義されたバッファを取得します。このメソッドは、指定された文字列を初期化した可変バッファを作成します。
buffer = ctypes.create_string_buffer(b'Welcome to this tutorial!')
バッファから NumPy 配列を作成する
これで、frombuffer()メソッドを使って NumPy 配列を作成できます。ここでは、dtypeパラメータを使って NumPy 配列の要素のデータ型を指定します。countパラメータは、バッファから読み取る項目数を設定するために使用されます。
np_array = np.frombuffer(buffer, dtype='S1', count=-1)
NumPy 配列を表示する
これで、前のステップで作成した NumPy 配列をprint()関数を使って表示できます。
print(np_array)
NumPy 配列のデータ型を表示する
type()関数を使って、NumPy 配列のデータ型を表示できます。
print(type(np_array))
まとめ
この実験チュートリアルでは、NumPy ライブラリのfrombuffer()メソッドを使って、バッファから NumPy 配列を作成する方法を学びました。また、dtypeパラメータを使って NumPy 配列の要素のデータ型を指定する方法と、countパラメータを使ってバッファから読み取る項目数を設定する方法も学びました。frombuffer()メソッドは、バッファーのようなオブジェクトから NumPy 配列を作成する効率的な方法です。