回答編集履歴
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docstringを追加
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パッケージの中身って、どれも確認が可能なものなのでしょうか？
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Pythonで書かれた部分は、簡単に確認が可能です。
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+
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動的リンクライブラリの形で提供されているC言語やアセンブラで書かれた部分は、別途ソースコードをダウンロードすれば確認できます。
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Pythonで書かれた部分の確認は以下のように行います。
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```python
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>>> print(numpy)
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<module 'numpy' from 'C:\Users\myname\anaconda3\lib\site-packages\numpy\__init__.py'>
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というように場所を表示して、そこを見ればPythonで書かれた部分は簡単に確認できます。
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また、Pythonで書かれた関数などはinspectモジュールをimportすれば、inspect.getsource関数を使ってソースを表示することが出来ます。
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少々長いですが以下のような感じです。
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+
```python
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+
>>> print(inspect.getsource(numpy.split))
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+
@array_function_dispatch(_split_dispatcher)
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+
def split(ary, indices_or_sections, axis=0):
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+
"""
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+
Split an array into multiple sub-arrays as views into `ary`.
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+
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+
Parameters
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+
----------
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+
ary : ndarray
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+
Array to be divided into sub-arrays.
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+
indices_or_sections : int or 1-D array
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+
If `indices_or_sections` is an integer, N, the array will be divided
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+
into N equal arrays along `axis`. If such a split is not possible,
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+
an error is raised.
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+
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+
If `indices_or_sections` is a 1-D array of sorted integers, the entries
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+
indicate where along `axis` the array is split. For example,
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+
``[2, 3]`` would, for ``axis=0``, result in
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+
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+
- ary[:2]
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+
- ary[2:3]
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+
- ary[3:]
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+
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+
If an index exceeds the dimension of the array along `axis`,
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+
an empty sub-array is returned correspondingly.
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+
axis : int, optional
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+
The axis along which to split, default is 0.
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+
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+
Returns
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+
-------
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+
sub-arrays : list of ndarrays
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+
A list of sub-arrays as views into `ary`.
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+
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+
Raises
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+
------
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+
ValueError
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+
If `indices_or_sections` is given as an integer, but
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+
a split does not result in equal division.
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+
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+
See Also
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+
--------
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+
array_split : Split an array into multiple sub-arrays of equal or
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+
near-equal size. Does not raise an exception if
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+
an equal division cannot be made.
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+
hsplit : Split array into multiple sub-arrays horizontally (column-wise).
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+
vsplit : Split array into multiple sub-arrays vertically (row wise).
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+
dsplit : Split array into multiple sub-arrays along the 3rd axis (depth).
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-
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+
concatenate : Join a sequence of arrays along an existing axis.
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+
stack : Join a sequence of arrays along a new axis.
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+
hstack : Stack arrays in sequence horizontally (column wise).
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+
vstack : Stack arrays in sequence vertically (row wise).
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+
dstack : Stack arrays in sequence depth wise (along third dimension).
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+
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+
Examples
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+
--------
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+
>>> x = np.arange(9.0)
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+
>>> np.split(x, 3)
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+
[array([0., 1., 2.]), array([3., 4., 5.]), array([6., 7., 8.])]
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+
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78
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+
>>> x = np.arange(8.0)
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+
>>> np.split(x, [3, 5, 6, 10])
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+
[array([0., 1., 2.]),
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+
array([3., 4.]),
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+
array([5.]),
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+
array([6., 7.]),
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+
array([], dtype=float64)]
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+
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+
"""
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+
try:
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+
len(indices_or_sections)
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+
except TypeError:
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+
sections = indices_or_sections
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+
N = ary.shape[axis]
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+
if N % sections:
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+
raise ValueError(
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+
'array split does not result in an equal division')
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+
return array_split(ary, indices_or_sections, axis)
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+
```
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+
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また、上記の関数のdocstringの部分は以下を実行すれば表示することができます。
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+
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+
```python
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+
print(numpy.split.__doc__)
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または
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+
help(numpy.split)
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```
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inspect.getsourceを追加
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```
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というように場所を表示して、そこを見ればPythonで書かれた部分は簡単に確認できます。
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また、Pythonで書かれた関数などはinspectモジュールをimportすれば、inspect.getsource関数を使ってソースを表示することが出来ます。
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動的リンクライブラリの形で提供されているC言語やアセンブラで書かれた部分は、別途ソースコードをダウンロードすれば確認できます。
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