回答編集履歴
3
日本語の修正
test
CHANGED
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@@ -98,7 +98,7 @@
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98
98
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99
99
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100
100
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101
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-
上記を応用すると、下記のようにHash
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101
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+
上記を応用すると、下記のようにHashライクにアクセスできるクラスを定義できます。実際に辞書を作っている訳ではありませんので、使用時のアクセスは遅いと思います。
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102
102
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103
103
|
```python
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104
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2
Hashのようにアクセスできるクラスを追記
test
CHANGED
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@@ -14,7 +14,7 @@
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14
14
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15
15
|
# pack('QQQQf')
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16
16
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17
|
-
my_type = [('d', '<u8'), ('a', '<u8'), ('v
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17
|
+
my_type = [('d', '<u8'), ('a', '<u8'), ('v', ('<u8, <u8, <f4'))]
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18
18
|
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19
19
|
rows = np.fromfile('results.txt', dtype=my_type)
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20
20
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@@ -34,9 +34,13 @@
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34
34
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35
35
|
File.open("results.txt", mode = "wb"){|f|
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36
36
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37
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-
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37
|
+
500.times {|d|
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38
38
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39
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+
500.times {|a|
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40
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+
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39
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-
f.write [
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41
|
+
f.write [d, a, 1, 2, d * 500 + a].pack('QQQQf')
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|
42
|
+
|
|
43
|
+
}
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40
44
|
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|
41
45
|
}
|
|
42
46
|
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|
@@ -48,29 +52,29 @@
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48
52
|
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49
53
|
```terminal
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50
54
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51
|
-
d a
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55
|
+
d a v
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52
56
|
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53
|
-
0
|
|
57
|
+
0 0 0 (1, 2, 0.0)
|
|
54
58
|
|
|
55
|
-
1
|
|
59
|
+
1 0 1 (1, 2, 1.0)
|
|
56
60
|
|
|
57
|
-
2
|
|
61
|
+
2 0 2 (1, 2, 2.0)
|
|
58
62
|
|
|
59
|
-
3
|
|
63
|
+
3 0 3 (1, 2, 3.0)
|
|
60
64
|
|
|
61
|
-
4
|
|
65
|
+
4 0 4 (1, 2, 4.0)
|
|
62
66
|
|
|
63
|
-
... ..
|
|
67
|
+
... ... ... ...
|
|
64
68
|
|
|
65
|
-
2999
|
|
69
|
+
249995 499 495 (1, 2, 249995.0)
|
|
66
70
|
|
|
67
|
-
2999
|
|
71
|
+
249996 499 496 (1, 2, 249996.0)
|
|
68
72
|
|
|
69
|
-
2999
|
|
73
|
+
249997 499 497 (1, 2, 249997.0)
|
|
70
74
|
|
|
71
|
-
2999
|
|
75
|
+
249998 499 498 (1, 2, 249998.0)
|
|
72
76
|
|
|
73
|
-
29999
|
|
77
|
+
249999 499 499 (1, 2, 249999.0)
|
|
74
78
|
|
|
75
79
|
```
|
|
76
80
|
|
|
@@ -91,3 +95,81 @@
|
|
|
91
95
|
```
|
|
92
96
|
|
|
93
97
|
とすれば取り出すことができます。
|
|
98
|
+
|
|
99
|
+
|
|
100
|
+
|
|
101
|
+
上記を応用すると、下記のようにHashのようにアクセスできるクラスを定義できます。実際に辞書を作っている訳ではありませんので、使用時のアクセスは遅いと思います。
|
|
102
|
+
|
|
103
|
+
```python
|
|
104
|
+
|
|
105
|
+
import numpy as np
|
|
106
|
+
|
|
107
|
+
import pandas as pd
|
|
108
|
+
|
|
109
|
+
|
|
110
|
+
|
|
111
|
+
|
|
112
|
+
|
|
113
|
+
class HashLikeObject:
|
|
114
|
+
|
|
115
|
+
class Inner:
|
|
116
|
+
|
|
117
|
+
def __init__(self, filename):
|
|
118
|
+
|
|
119
|
+
_my_type = [
|
|
120
|
+
|
|
121
|
+
("d", "<u8"),
|
|
122
|
+
|
|
123
|
+
("a", "<u8"),
|
|
124
|
+
|
|
125
|
+
("v", "<u8, <u8, <f4"),
|
|
126
|
+
|
|
127
|
+
]
|
|
128
|
+
|
|
129
|
+
self._df = pd.DataFrame(np.fromfile(filename, dtype=_my_type))
|
|
130
|
+
|
|
131
|
+
|
|
132
|
+
|
|
133
|
+
def __getitem__(self, second_index):
|
|
134
|
+
|
|
135
|
+
mask1 = self._df.d == self._first_index
|
|
136
|
+
|
|
137
|
+
mask2 = self._df.a == second_index
|
|
138
|
+
|
|
139
|
+
return self._df[mask1 & mask2].v.values[0][2]
|
|
140
|
+
|
|
141
|
+
|
|
142
|
+
|
|
143
|
+
def __init__(self, filename):
|
|
144
|
+
|
|
145
|
+
self._inner = self.Inner(filename)
|
|
146
|
+
|
|
147
|
+
|
|
148
|
+
|
|
149
|
+
def __getitem__(self, first_index):
|
|
150
|
+
|
|
151
|
+
self._inner._first_index = first_index
|
|
152
|
+
|
|
153
|
+
return self._inner
|
|
154
|
+
|
|
155
|
+
|
|
156
|
+
|
|
157
|
+
|
|
158
|
+
|
|
159
|
+
def main():
|
|
160
|
+
|
|
161
|
+
data = HashLikeObject("results.txt")
|
|
162
|
+
|
|
163
|
+
print(data[1][2])
|
|
164
|
+
|
|
165
|
+
|
|
166
|
+
|
|
167
|
+
|
|
168
|
+
|
|
169
|
+
if __name__ == "__main__":
|
|
170
|
+
|
|
171
|
+
main()
|
|
172
|
+
|
|
173
|
+
|
|
174
|
+
|
|
175
|
+
```
|
1
ハッシュを復元したいとの要望に対して修正
test
CHANGED
|
@@ -1,8 +1,10 @@
|
|
|
1
|
-
Pythonなら下記のようになります。
|
|
1
|
+
ハッシュとは違いますが、Pythonなら下記のようになります。
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|
2
2
|
|
|
3
3
|
```python
|
|
4
4
|
|
|
5
5
|
import numpy as np
|
|
6
|
+
|
|
7
|
+
import pandas as pd
|
|
6
8
|
|
|
7
9
|
|
|
8
10
|
|
|
@@ -16,11 +18,11 @@
|
|
|
16
18
|
|
|
17
19
|
rows = np.fromfile('results.txt', dtype=my_type)
|
|
18
20
|
|
|
21
|
+
df= pd.DataFrame(rows)
|
|
19
22
|
|
|
20
23
|
|
|
21
|
-
for row in rows:
|
|
22
24
|
|
|
23
|
-
|
|
25
|
+
print(df)
|
|
24
26
|
|
|
25
27
|
```
|
|
26
28
|
|
|
@@ -46,16 +48,46 @@
|
|
|
46
48
|
|
|
47
49
|
```terminal
|
|
48
50
|
|
|
49
|
-
|
|
51
|
+
d a v0 v1 v2
|
|
50
52
|
|
|
51
|
-
|
|
53
|
+
0 1 2 3 4 0.0
|
|
52
54
|
|
|
53
|
-
|
|
55
|
+
1 1 2 3 4 1.0
|
|
54
56
|
|
|
55
|
-
|
|
57
|
+
2 1 2 3 4 2.0
|
|
56
58
|
|
|
57
|
-
|
|
59
|
+
3 1 2 3 4 3.0
|
|
58
60
|
|
|
61
|
+
4 1 2 3 4 4.0
|
|
62
|
+
|
|
59
|
-
...
|
|
63
|
+
... .. .. .. .. ...
|
|
64
|
+
|
|
65
|
+
299995 1 2 3 4 299995.0
|
|
66
|
+
|
|
67
|
+
299996 1 2 3 4 299996.0
|
|
68
|
+
|
|
69
|
+
299997 1 2 3 4 299997.0
|
|
70
|
+
|
|
71
|
+
299998 1 2 3 4 299998.0
|
|
72
|
+
|
|
73
|
+
299999 1 2 3 4 299999.0
|
|
60
74
|
|
|
61
75
|
```
|
|
76
|
+
|
|
77
|
+
例えばdが1でaが2の場合は
|
|
78
|
+
|
|
79
|
+
```python
|
|
80
|
+
|
|
81
|
+
mask = (df.d == 1) & (df.a == 2)
|
|
82
|
+
|
|
83
|
+
```
|
|
84
|
+
|
|
85
|
+
として
|
|
86
|
+
|
|
87
|
+
```python
|
|
88
|
+
|
|
89
|
+
df[mask]
|
|
90
|
+
|
|
91
|
+
```
|
|
92
|
+
|
|
93
|
+
とすれば取り出すことができます。
|