SeriesMatrix

継承元: RegularityMixin, InteropMixin, SeriesMatrixCoreMixin, SeriesMatrixIndexingMixin, SeriesMatrixIOMixin, SeriesMatrixMathMixin, SeriesMatrixAnalysisMixin, SeriesMatrixStructureMixin, SeriesMatrixVisualizationMixin, SeriesMatrixValidationMixin, StatisticalMethodsMixin, ndarray

複数の Series オブジェクト用の基底マトリックスクラス。

主要プロパティ

プロパティ	説明
`N_samples`	X 軸のサンプル数
`dx`	サンプル間のステップサイズ
`x0`	サンプル軸の開始値
`xindex`	サンプル軸のインデックス配列
`xspan`	サンプル軸の範囲 (start, end)
`duration`	サンプルがカバーする時間
`shape3D`	3タプル (n_rows, n_cols, n_samples) としての形状
`channel_names`	すべての要素名のフラットなリスト
`names`	各要素の名前の2D配列
`units`	各要素の単位の2D配列
`MetaDataMatrix`	要素ごとのメタデータを含むマトリックス
`T`	転置（行と列を交換）
`value`	基盤となる numpy 配列

インデックス参照

メソッド	説明
`row_index()` / `col_index()`	キーの整数インデックスを取得
`row_keys()` / `col_keys()`	すべての行/列のキー（ラベル）を取得
`keys()`	行キーと列キーの両方を取得
`get_index()`	キーの (row, col) 整数インデックスを取得
`loc`	直接値アクセス用のラベルベースインデクサー
`submatrix()`	特定の行と列を選択してサブマトリックスを抽出

線形代数

メソッド	説明
`det()`	各サンプル点での行列式を計算
`inv()`	各サンプル点での逆行列を計算
`trace()`	対角要素の和を計算
`diagonal()`	対角要素を抽出
`schur()`	ブロック行列のシュア補行列を計算
`conj()`	複素共役
`real()` / `imag()`	実部/虚部

統計

メソッド	説明
`mean()` / `std()` / `max()` / `min()` / `median()` / `rms()` / `var()`	統計量計算

データ操作

メソッド	説明
`crop()`	サンプル軸に沿って指定範囲にクロップ
`append()` / `prepend()`	サンプル軸に沿って別のマトリックスを追加
`append_exact()` / `prepend_exact()`	厳密な連続性チェック付き
`update()`	リサイズせずに追加（ローリングバッファスタイル）
`interpolate()`	新しいサンプル軸に補間
`pad()`	サンプル軸に沿ってパディング
`shift()`	サンプル軸を定数オフセットでシフト
`diff()`	N 次離散差分を計算
`reshape()`	マトリックスの次元を変形
`copy()`	ディープコピーを作成
`astype()`	データを指定した型にキャスト

変換・相互運用

メソッド	説明
`to_pandas()`	pandas DataFrame に変換
`to_dict()` / `to_list()`	対応するコレクション型に変換
`to_dict_flat()`	名前から Series へのフラット辞書に変換
`to_series_1Dlist()` / `to_series_2Dlist()`	Series の1D/2Dリストに変換
`to_torch()` / `to_tensorflow()` / `to_jax()` / `to_cupy()` / `to_dask()`	ML フレームワークへ変換

入出力

メソッド	説明
`read()`	ファイルからマトリックスを読み込む
`write()`	マトリックスをファイルに書き込む
`to_hdf5()` / `to_zarr()`	HDF5/Zarr 形式で保存

可視化

メソッド	説明
`plot()`	gwexpy.plot.Plot でプロット
`step()`	ステップ関数としてプロット

互換性チェック

メソッド	説明
`is_compatible()` / `is_compatible_exact()`	互換性をチェック
`is_contiguous()` / `is_contiguous_exact()`	連続性をチェック
`is_regular`	等間隔グリッドかどうか
`value_at()`	特定の X 位置のマトリックス値を取得