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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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【python】2次元の時系列データの3次元の時系列データへの変換

arumon

総合スコア20

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2017/11/14 09:01

素人質問で恐縮ですが、ご回答頂けると幸いです。

■ご質問内容
csvファイルで、下記のような二次元の時系列データがあります

time a b c
0.001 300 200 420
0.002 310 210 410
0.003 305 203 408
0.004 290 180 401
0.005 299 201 388

それを下記のような3次元の時系列データに変更しようとしていますが、実施の仕方が分かりません。

[1]
time a b c
0.001 300 200 420
0.002 310 210 410

[2]
time a b c
0.002 310 210 410
0.003 305 203 408

[3]
time a b c
0.003 305 203 408
0.004 290 180 401

[4]
time a b c
0.004 290 180 401
0.005 299 201 388

ただ単に2次元のデータを区切って3次元データにするだけでしたら、reshape関数で実施できると思うのですが、
今回のように時間を少しずつずらしていくデータ処理の仕方が分かりません。

ご回答頂けると幸いです。

宜しくお願い致します

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numpyを使って試してみました。

python

1import numpy as np 2 3a2 = np.array([["a", "b"], [1, 2], [3, 4], [5, 6]]) 4print(a2) 5 6a3 = np.array([a2[[0, i, i+1]] for i in range(1, a2.shape[0] - 1)]) 7print(a3)

==>

text

1array([['a', 'b'], 2 ['1', '2'], 3 ['3', '4'], 4 ['5', '6']], 5 dtype='<U1') 6array([[['a', 'b'], 7 ['1', '2'], 8 ['3', '4']], 9 10 [['a', 'b'], 11 ['3', '4'], 12 ['5', '6']]], 13 dtype='<U1')

コメント:

一次元配列のとき、普通のリストだと

l = [1,2,3]
l[1] => 2

とは書けますが

l[[1,2]] => [2, 3]

のようにはなってくれません。ところがnumpy.ndarrayはそれができるため、元の配列の一部分を参照しつつ、それを任意の形に拡張したような配列ができるようです。便利・・・というか、リストの仕様を自然に拡張した美しい仕様に思えました。

投稿2017/11/14 09:35

編集2017/11/14 09:39
KSwordOfHaste

総合スコア18392

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arumon

2017/11/15 02:15

実装コード付きかつコメントありがとうございます。 お陰様で無事解決しました。 ありがとうございました。
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