NumPy の frombuffer 関数

PythonPythonBeginner
今すぐ練習

💡 このチュートリアルは英語版からAIによって翻訳されています。原文を確認するには、 ここをクリックしてください

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

事前定義された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。