Numpy入門: 入出力処理

NumPy Python

この記事では、PythonのライブラリであるNumpyを使用した入出力処理について解説します。具体的なコード例も提供しますので、PythonとNumpyを使用したデータ処理に興味がある方はぜひ参考にしてください。

目次

  1. Numpyとは
  2. テキストファイルからの読み込み
  3. バイナリファイルからの読み込み
  4. テキストファイルへの書き込み
  5. バイナリファイルへの書き込み

Numpyとは

NumPy（Numerical Python）は、Pythonで数値計算を効率的に行うための拡張モジュールです。多次元配列や行列の演算、さらにそれらを扱うための便利な関数が用意されています。

テキストファイルからの読み込み

NumPyではnp.loadtxt()やnp.genfromtxt()関数を使ってテキスト形式（CSV等）で保存されたデータを読み込むことができます。

import numpy as np

data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')

またnp.genfromtxt()関数では欠損値対応や複雑な構造データも扱えます。

data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', names=True, dtype=None)

バイナリファイルからの読み込み

NumPy独自形式（npy, npz）バイナリデータもnp.load()関数で読むことが可能です。

import numpy as np

arr = np.load('array.npy')

テキストファイルへの書き込み

np.savetxt()関数では配列内容をテキスト形式（CSV等）で保存することが可能です。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.savetxt('output.txt', arr, delimiter=',')

バイナリファイルへの書き込み

np.save()関数を用いると、NumPy独自形式（npy, npz）で配列内容をバイナリデータとして保存することが可能です。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.save('output.npy', arr)

以上がNumpyを使用した入出力処理の説明となります。これらの基本操作を組み合わせることで、さまざまなデータ処理が可能になります。