numpyのarrayとasarrayの違いと使いどころ[自分用メモ]

前置き

題名の通り、自分用メモ。 他のブログ記事などは、reference等を適当にまとめてるだけな印象。 結局何なのか曖昧だったので現状の理解をざっくりまとめる。

arrayとasarrayの共通点

引数にndarray以外の配列が来たら、ndarrayを返す。引数と戻り値は別物。

つまり

import numpy as np

a = [0,1,2]

b = np.array(a)
c = np.asarray(a)

a[0] = 100

print(a)
print(b)
print(c)

出力結果

[100, 1, 2]
[0 1 2]
[0 1 2]

arrayとasarrayの相違点

引数がndarrayの時、arrayなら新しいndarrayを返し、asarrayなら参照オブジェクトを返す。

つまり

import numpy as np

a = np.array([0,1,2])

b = np.array(a)
c = np.asarray(a)

a[0] = 100

print(a)
print(b)
print(c)

出力結果

[100   1   2]
[0 1 2]
[100   1   2]

cはaの参照なので、aの中身が変わればcも同様に変わる。

使いどころ

個人的に思いついたのは、例えば任意の関数で中身の処理自体はndarrayで行うが、引数自体はlistでもtupleでもndarraryでもOKにしたい場合。 asarrayを使えば、arrayに比べて新しいndarray分のメモリを増やす必要がなく、少しメモリを節約できる?

例えば、こんな感じですかね。

import numpy as np

a = np.array([0,1,2]) # listでもtupleでもOK

def mean(x):
    x = np.asarray(x) # aがlist等ならndarrayになおす。arrayの場合、新しいadrrayを生成するが、　　　　　　　　　 
                      # asarrayの場合、参照を返すのでndaray余分に生成しない分メモリ節約

    return x.mean()

他にも使い所あったり、誤りがあればコメント等で共有してください。

matplotlibのチートシート

はじめに

こんにちはかわつあんです．

matplotlibの公式が最近新たにチートシートを作ってくださいました. github.com

日々の業務でmatplotlibを多用している私は，ちょっとしたことで躓いてそのたびにググっていました． そんな私でも，このチートシートを持っておけば大体のことはこなせそうだ，と思える大変便利なものになっていますのでこのブログで共有します．

（今回共有するチートシートは上のリンクからすべてダウンロードできます．）

チートシート1

チートシート２

以上が新たに公開されたチートシートです．

特にAnatomy of a figureやsubplots layout，colormap各種，legend placement, annotation connection styles等は，論文等に図を採用するときに細かい調整に使えそうですね．

チートシート以外にも，さまざまなmatplotlibの使用例をまとめてくださっているので，これらも以下に共有します．

使用例紹介（初心者用）

使用例紹介（中級者用）

使用例紹介（その他，小技集）

終わりに

以上の内容をさらに詳しく紹介する内容のオープンアクセスのテキストを作ってくださるようです．（紙媒体は50ドルで販売予定だそうです．） github.com

ぜひ参考にさせていただきたいです．

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初出掲載：2020年6月29日