Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

96

2

章 

NumPy

の基礎

2.9.3

 

RecordArrays

：構造化配列の変形版

NumPy

はレコード配列

np.recarray

クラスも提供しています。これは、前述の構造化配列とほ

とんど同じですが、フィールドには辞書キーではなく属性としてアクセスできる点が異なります。

私たちはこれまで、次のようにして

age

配列にアクセスしたことを思い出してください。

In[15]: data['age']

Out[15]: array([25, 45, 37, 19], dtype=int32)

代わりにデータをレコード配列にすると、少ないキーストロークでデータにアクセスできます。

In[16]: data_rec = data.view(np.recarray)

data_rec.age

Out[16]: array([25, 45, 37, 19], dtype=int32)

レコード配列の欠点は、同じ構文を使用している場合でも、フィールドへのアクセスに伴う余分

なオーバーヘッドがあることです。次のようにして確認できます。

In[17]: %timeit data['age']

%timeit data_rec['age']

%timeit data_rec.age

1000000 loops, best of 3: 241 ns per loop

100000 loops, best of 3: 4.61

μ

s per loop

100000 loops, best of 3: 7.27

μ

s per loop ...