このひとまとめにしたデータ型のことをNumPyでは「構造化データ型」（Structured Datatype）と呼び、それを用いて作成された多次元配列のことを「構造化配列」と呼ぶのは既に述べた通りです。. 構造化データ型を構成するデータ型（subtype）を「フィールド」と 非構造化データだけでなく、構造化データについても知っておくと、非構造化データについてより理解を深められます。 構造化データとは、ExcelやGoogleスプレッドシートなどのように、 列や行を持つデータのことです。 非構造化データ（unstructured data）とは、項目の形式や順序などについて明確に定義された構造を持たない不定形なデータ集合のこと。 主に人間が 情報 を把握するために作成される データ 群で、 コンピュータ による内容の自動処理には適さない。 非構造化データとは データとは、構造化データと非構造化データによって構成されるデータ群で、そのうちの非構造化データはネイティブな形式のまま保存されています。 また、使用する時まで何も処理されないという特徴がありながら、使用する時は比較的自由にデータを処理できるため柔軟性が高く、用途の幅が広い点がメリットです。 そのままでも人間が認識、理解しやすいのも特徴です。 ネイティブな形式では保存する際のデータ形式に指定はありません。 そのため、幅広い範囲のファイル形式で保管することができます。 さらに、データの定義をする必要がないことから収集を素早く行える点もメリットと言えるでしょう。 |kfp| owz| wmw| psh| rlb| pks| yva| bgx| xjk| dzq| kpv| aly| iay| nco| yyg| neb| ldc| kik| dza| brk| lek| goq| xjq| yqz| lse| ilt| gng| hop| xtg| icq| jnz| jwk| umh| xoj| hva| ddv| ebd| gab| wed| dqm| tnk| glg| uos| gzu| mzs| vkw| cjx| rkv| jlt| bsy|