NumPyは、配列や数学関数などを扱うための強力なPythonライブラリです。配列や行列などに対して操作を行うための多数の関数を提供します。この実験では、NumPyのcharモジュールのdecode()関数に焦点を当てます。この関数は、指定されたコーデックに基づいて要素ごとに文字列をデコードするために使用されます。
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。
時々、Jupyter Notebookが読み込み終了す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。
学習中に問題に遭遇した場合は、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。
NumPyはサードパーティのモジュールであるため、使用する前にコードにインポートする必要があります。
import numpy as npこのステップでは、操作対象となる単純な文字列の配列を作成します。
x = np.array(['aAaAaArt',' aABbV ', 'abBABba'])このステップでは、上記で作成した配列をchar.encode()を使ってエンコードします。
e = np.char.encode(x, encoding='cp500')このステップでは、char.decode()を使ってエンコードされた配列をデコードします。
d = np.char.decode(e, encoding='cp500')このステップでは、デコードが正常に行われているかどうかを確認するために、コンソールにデコードされた出力を表示します。
print(d)この実験では、指定されたコーデックに基づいて要素ごとに文字列をデコードするために、NumPyのcharモジュールのdecode()関数をどのように使用するかを学びました。このプロセスに関わる必要なすべての手順と、デコードされた出力を表示する方法を説明しました。この関数を理解することは重要です。なぜなら、特定の複雑なタスクを行う際に非常に役立つからです。
