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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にて、for文で作成した全てのベクトルを結合して1つの行列を作りたい

MF0524

総合スコア49

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2021/07/11 14:44

###実現したいこと
vstack関数を使って、複数のベクトルから1つの行列作ろうと思いました。
以下に示したfor文で連結していく方法を考えたのですが、もっと良い方法はあるのでしょうか?
例えばvstack関数の引数にfor文で作成した全てのベクトルを指定する良い方法はないのでしょうか?

###実施したコード

まず、csvファイルの行数分だけベクトルを作成します

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_csv("./sample.csv", header=0)
print(df)
イメージ説明

以下のfor文では上記のデータフレームのうち、変数名がsample nameで、initial valueを計100個持つベクトルが4つ作成されます

for i in range(len(df)):
a , b= df.iloc[i,0] , df.iloc[i,1]
exec("{} =np.linspace(b, b, 50)".format(a))

for文で、用意した全てのベクトルを結合して1つの行列を作成しました
dataにまず1つだけベクトルを代入した後、for文で残りのベクトルを結合させました

data = u0
for i in range(1, len(df)):
data = np.vstack((data, eval("u{}".format(i))))
print(data)
イメージ説明

以上になります。どうぞよろしくお願い致します。

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ベストアンサー

  • もっと良い方法はあるのでしょうか?

一番かんたんにやるなら以下です。

python

1>>> print(df) 2 sample name Initial Value 30 u0 1.5 41 u1 1.0 52 U2 0.7 63 u3 0.8 7>>> data = df['Initial Value'].values.reshape(4,1)@np.ones(50).reshape(1,50) 8>>> print(data) 9[[1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 10 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 11 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5] 12 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 13 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 14 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. ] 15 [0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 16 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 17 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7] 18 [0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 19 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 20 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8]]

投稿2021/07/11 15:39

ppaul

総合スコア24666

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MF0524

2021/07/12 13:26

ご回答ありがとうございます。後学のためにお聞きしたいのですが、@はどういった類の処理なのでしょうか?
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