NumPy の join 関数

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はじめに

この実験では、Python の NumPy ライブラリの join() 関数の使い方を学びます。join() 関数は、任意の与えられた文字列または文字列の配列に区切り文字または文字列を追加します。これは、Python の str.join() 関数に似ています。

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 タブに切り替えて、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。

時々、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。そうすれば、迅速に問題を解決します。

必要なライブラリのインポート

join() 関数を使用するには、Python コードで NumPy ライブラリをインポートする必要があります。次のコードを使用してインポートできます。

import numpy as np

単純な文字列で join() を使用する

このステップでは、join() 関数を単純な文字列に使用して、その基本機能を理解します。次のコードがその使用方法を示しています。

a = np.char.join(':','DG')
print("The Joined string in the output:")
print(a)

上記のコードの出力は以下の通りです。

The Joined string in the output:
D:G

文字列の配列で join() を使用する

このステップでは、文字列の配列に対して join() 関数を使用します。配列の各文字列要素に対して異なる区切り文字を使用します。次のコードがその使用方法を示しています。

inp = np.array(['Apple', 'Python', 'NumPy','LabEx'])
print ("The original Input array : \n", inp)

sep = np.array(['^', '+', '*','-'])

output= np.char.join(sep, inp)
print ("The Output joined array: ", output)

上記のコードの出力は以下の通りです。

The original Input array :
['Apple' 'Python' 'NumPy' 'LabEx']
The Output joined array: ['A^p^p^l^e' 'P+y+t+h+o+n' 'N*u*m*P*y' 'S-t-u-d-y-T-o-n-i-g-h-t']

join() で単一の区切り文字列を使用する

このステップでは、与えられた配列のすべての文字列要素に対して単一の区切り文字列を使用します。次のコードがその使用方法を示しています。

inp = np.array(['Apple', 'Python', 'NumPy','LabEx'])
print ("The original Input array : \n", inp)

sep = np.array(['^^^'])

output= np.char.join(sep, inp)
print ("The Output joined array: ", output)

上記のコードの出力は以下の通りです。

The original Input array :
['Apple' 'Python' 'NumPy' 'LabEx']
The Output joined array: ['A^^^p^^^p^^^l^^^e' 'P^^^y^^^t^^^h^^^o^^^n' 'N^^^u^^^m^^^P^^^y'
'S^^^t^^^u^^^d^^^y^^^T^^^o^^^n^^^i^^^g^^^h^^^t']

まとめ

この実験では、NumPy ライブラリの join() 関数について学びました。この関数は、区切り文字または文字列を指定することで、任意の文字列または文字列配列のすべての要素に区切り文字を追加するために使用されます。

結論

join() 関数は、文字列間に区切り文字を追加して文字列を連結するための便利な関数です。これを使用して、選択した区切り文字で文字列を連結することができます。また、文字列配列や単一の文字列を連結することもできます。

まとめ

おめでとうございます!あなたは NumPy Join 関数の実験を完了しました。あなたのスキルを向上させるために、LabEx でさらに多くの実験を行って練習することができます。