TableToNumPyArray

サマリー

テーブルを NumPy 構造化配列に変換します。

説明

NumPy is a fundamental package for scientific computing in Python, including support for a powerful N-dimensional array object. For more information, see Working with NumPy in ArcGIS.

フィーチャクラスを NumPy 配列に変換するには、代わりに FeatureClassToNumPyArray 関数を使用します。

構文

TableToNumPyArray (in_table, field_names, {where_clause}, {skip_nulls}, {null_value})

パラメーター	説明	データ タイプ
in_table	フィーチャクラス、レイヤー、テーブル、またはテーブル ビュー。	String
field_names [field_names,...]	フィールド名のリスト (またはタプル)。 単一フィールドの場合、文字列のリストの代わりに文字列を使用できます。 フィールドのリストの代わりにアスタリスク (*) を使用すると、入力テーブルのすべてのフィールドにアクセスできます (BLOB フィールドは除きます)。 ただし、パフォーマンスとフィールドの順序の信頼性を高めるために、フィールドのリストは実際に必要なフィールドのみに絞り込むことをお勧めします。 ラスターおよび BLOB フィールドはサポートされていません。 SHAPE@ トークンを使用するジオメトリ オブジェクトはサポートされていませんが、SHAPE@XY (フィーチャの重心座標のタプル)、SHAPE@AREA、SHAPE@LENGTH などの他のトークンを使用してジオメトリ情報を含めることができます。 その他の情報には、フィールド名の代わりにトークン (OID@ など) を使用してアクセスできます。 OID@—Returns the value of the ObjectID field. (デフォルト値は次のとおりです *)	String
where_clause	返されるレコードを制限するオプションの式。 WHERE 句と SQL ステートメントの詳細については、「ArcGIS で使用されるクエリ式への SQL リファレンス」をご参照ください。 (デフォルト値は次のとおりです "")	String
skip_nulls	NULL を使用するレコードをスキップするかどうかを制御します。 ブール値の True または False、あるいは Python 関数か lambda 式を指定できます。 True に設定した場合、レコードの属性に NULL が含まれている場合 (ジオメトリを含む)、そのレコードはスキップされます。 False 設定では、skip_nulls は NULL に関係なくすべてのレコードを使用しようとします。 NumPy 配列では、NULL は浮動小数値の場合 NaN (Not a Number) と表現されますが、整数の場合は表現できません。 NULL を含むすべてのレコードをスキップする例を以下に示します。 import arcpy array = arcpy.da.TableToNumPyArray(table, fields, skip_nulls=True) Python 関数または lambda 式を使用して、NULL 値を含むすべてのレコードの OID 値をログに記録するなど、より細かい制御を行うことができます。 以下の 2 つの例では、NULL レコードを含む OID を特定するために lambda 式または関数が使用されています。 関数を使用して、NULL のためにスキップされるすべてのレコードを取得します。 import arcpy def getnull(oid): nullRows.append(oid) return True nullRows = list() array = arcpy.da.TableToNumPyArray(table, fields, skip_nulls=getnull) print(nullRows) ラムダ式を使用して、NULL のためにスキップされるすべてのレコードを取得します。 import arcpy nullRows = list() array = arcpy.da.TableToNumPyArray( table, fields, skip_nulls=lambda oid: nullRows.append(oid)) print(nullRows) 注意: NumPy 配列の場合、NULL は float タイプでは nan、テキスト タイプでは None などと表現されます。 整数タイプは、NULL 値の概念をサポートしていません。 (デフォルト値は次のとおりです False)	Variant
null_value	入力の NULL 値を新しい値に置き換えます。 null_value は、skip_nulls が評価される前に置き換えられます。 Mask None values in integer fields with a -9999. import arcpy fields = ['field1', 'field2'] arcpy.da.TableToNumPyArray(table, fields, null_value=-9999) Mask None values in integer fields with different values using a dictionary. import arcpy fields = ['field1', 'field2'] nullDict = {'field1':-999999, 'field2':-9999} arcpy.da.TableToNumPyArray(table, fields, null_value=nullDict) 注意: 9999 などのマスクを指定すると、NULL を含む整数フィールドを NumPy 配列にエクスポートできますが、これらの値を解析で使用する場合は注意してください。 導入された値によって、結果に狂いが生じる可能性があります。 (デフォルト値は次のとおりです None)	Integer

戻り値

データ タイプ	説明
NumPyArray	NumPy 構造化配列。

コードのサンプル

TableToNumPyArray の例 1

テーブルを NumPy 配列に変換し、NumPy を使用して基本的な統計情報の計算を実行します。

import arcpy
import numpy

input = "c:/data/usa.gdb/USA/counties"
arr = arcpy.da.TableToNumPyArray(input, ("STATE_NAME", "POP1990", "POP2000"))

# Sum the total population for 1990 and 2000
print(arr["POP1990"].sum())
print(arr["POP2000"].sum())

# Sum the population for the state of Minnesota
print(arr[arr["STATE_NAME"] == "Minnesota"]["POP2000"].sum())

TableToNumPyArray の例 2

TableToNumPyArray 関数を使用して、2 つのフィールドの相関係数を求めます。

import arcpy
import numpy

input = arcpy.GetParameterAsText(0)
field1 = arcpy.GetParameterAsText(1)
field2 = arcpy.GetParameterAsText(2)

arr = arcpy.da.TableToNumPyArray(input, (field1, field2))

# Print correlation coefficients for comparison of 2 field values
print(numpy.corrcoef((arr[field1], arr[field2])))