データ操作:データの並び替え、抽出、追加、削除などを行える

python

Numpyは、Pythonで数値計算を行うためのライブラリです。データ操作として、データの並び替え、抽出、追加、削除などを行うことができます。

まず、データの並び替えです。Numpyのsort関数を使用すると、データを昇順または降順に並び替えることができます。以下の例では、配列aを昇順に並び替えています。

import numpy as np
a = np.array([3, 1, 2])
# 配列aを昇順に並び替え
b = np.sort(a)
print(b)
# [1, 2, 3]

次に、抽出です。Numpyのwhere関数を使用すると、条件に合うデータを抽出することができます。以下の例では、配列aから値が2以上のデータを抽出しています。

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 配列aから値が2以上のデータを抽出
b = np.where(a >= 2)
print(b)
# (array([1, 2, 3, 4]),)

次に、追加です。Numpyのappend関数を使用すると、配列にデータを追加することができます。以下の例では、配列aに値6を追加しています。

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 配列aに値6を追加
b = np.append(a, 6)
print(b)
# [1 2 3 4 5 6]

最後に、削除です。Numpyのdelete関数を使用すると、配列からデータを削除することができます。以下の例では、配列aからインデックス2のデータを削除しています。

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 配列aからインデックス2のデータを削除
b = np.delete(a, 2)
print(b)
# [1 2 4 5]

以上のように、Numpyを使用すると、データ操作として、データの並び替え、抽出、追加、削除などを行うことができます。

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