可変長の Python シーケンスを高密度の NumPy 配列に効率的に変換するにはどうすればよいですか?

可変長 Python シーケンスを高密度の NumPy 配列に効率的に変換する

Python シーケンスを NumPy 配列に変換するのは簡単です。ただし、可変長リストを扱う場合、暗黙的な変換によりオブジェクト型の配列が生成され、最適ではない可能性があります。さらに、特定のデータ型を強制すると例外が発生する可能性があります。

この問題に対する効率的な解決策の 1 つは、itertools.zip_longest 関数を使用することです。 zip_longest を利用すると、欠損値をプレースホルダー値で埋めた一連のタプルを簡単に作成できます。結果のリストを転置することで、目的のデータ型の高密度の NumPy 配列を取得できます。

たとえば、シーケンス v = [[1], [1, 2]] について考えてみましょう。

<code class="python">import itertools
np.array(list(itertools.zip_longest(*v, fillvalue=0))).T
Out:
array([[1, 0],
       [1, 2]])</code>

ここでは、短いリストの欠損値を埋めるために fillvalue 0 が使用されています。

Python 2 との互換性のために、代わりに itertools.izip_longest を使用してください。このアプローチは効率的で、可変長の Python シーケンスを高密度の NumPy 配列に変換する簡単な方法を提供し、型の安全性と最適なパフォーマンスを確保します。

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