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多次元配列

1次元配列内にさらに配列を格納している配列を、多次元配列と呼びます。

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。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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該当するindexをtrue, falseで表示させる

Lily_1007

総合スコア35

多次元配列

1次元配列内にさらに配列を格納している配列を、多次元配列と呼びます。

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。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2021/05/13 04:42

前提・実現したいこと

adress = ndarray([0,3, 5, 7])
ID = adarray([123, 110, 5, 3, 16, 25, 54, 95])
という二つのndarrrayが存在します。
このとき,
adressの値と一致したIDのindexのみ抽出したIDにしたいです。
つまり,0番目、3番目、5番目、7番目のindexを取り出して
ID = [123, 3, 25, 95]
としたいです。

行いたい方法

こちらのIDに関して、for文ではなく、True, Falseを用いて取り出したいです。
例えば、
ihalo = np.zeros(ID)
という配列ihaloを作成して
ihalo = [Ture, False, False,True, False, True, False,True]
というものを作ることが出来れば
print(ID[ihalo])

ndarray([123, 3, 25, 95])

と取り出せると思っております。

このとき,ihaloというのはどうやって作成できるのでしょうか?
for文ではなく論理操作で作る方法はございますか?

すごく説明がしづらい質問で申し訳ございませんが、よろしくお願いいたします。

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回答2

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ベストアンサー

以下のようにするとできますが
そもそも単純にID[adress]でもインデックスによるスライシングによって求める結果が得られます。

Python

1import numpy as np 2 3adress = np.array([0,3, 5, 7]) 4ID = np.array([123, 110, 5, 3, 16, 25, 54, 95]) 5 6# Integer array indexing 7# https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.indexing.html#integer-array-indexing 8print(ID[adress])#[123 3 25 95] 9 10# Boolean array indexing 11# https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.indexing.html#boolean-array-indexing 12iharo = np.zeros(ID.shape[0], dtype='bool') 13iharo[adress] = True 14print(ID[iharo]) #[123 3 25 95]

投稿2021/05/13 05:41

can110

総合スコア38341

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Lily_1007

2021/05/13 05:44

インデックスによるスライシングという知識がそもそもございませんでした… 大変助かりました。誠にありがとうございます!
guest

0

問題の読み違えでした。

~~最適かどうかは分かりませんが、以下で動いています。
~~

python

1>>> adress = np.array([0,3, 5, 7]) 2>>> ID = np.array([123, 110, 5, 3, 16, 25, 54, 95]) 3>>> 4>>> X = np.tile(ID.reshape(1,ID.shape[0]).T, adress.shape[0]) 5>>> Y = np.tile(adress.reshape(adress.shape[0],1), ID.shape[0]).T 6>>> print(X) 7[[123 123 123 123] 8 [110 110 110 110] 9 [ 5 5 5 5] 10 [ 3 3 3 3] 11 [ 16 16 16 16] 12 [ 25 25 25 25] 13 [ 54 54 54 54] 14 [ 95 95 95 95]] 15>>> print(Y) 16[[0 3 5 7] 17 [0 3 5 7] 18 [0 3 5 7] 19 [0 3 5 7] 20 [0 3 5 7] 21 [0 3 5 7] 22 [0 3 5 7] 23 [0 3 5 7]] 24>>> ihalo = np.any(X==Y, axis=1) 25>>> print(ihalo) 26[False False True True False False False False] 27>>> print(ID[ihalo]) 28[5 3]

投稿2021/05/13 05:19

編集2021/05/13 06:39
ppaul

総合スコア24670

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Lily_1007

2021/05/13 05:26

ご回答、誠にありがとうございます。こちらの方法ですと、抽出されたIDが質問で抽出したいとしていたIDとはことなるもになってしまいます。 np.any等を用いてTrue, Falseを作成するときはindexでの条件絞りや、別の配列と同じ要素をもつもの全てTrueにするということはできないのでしょうか
ppaul

2021/05/13 06:38

すみません。問題を読み違えていました。
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