【python】natsortをインストール・使い方

こんにちは。Toruです。

今回はpythonライブラリ　natsortについてお話しします。

データを数字の順に並べたいとき、普通にsortを使うと不自然な並びになることがあるが、natsortを使うことで自然な並びにすることができます。

それでは詳しくみていきましょう。

現状の問題点
救世主：natsort
最後に
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現状の問題点

例えばファイル名などをソートして順番を揃えたいとき、 sort() を使った場合。

import numpy as np

num_list = []

for num in range(1, 21, 1) :

        num_list.append(str(num))

num_list.sort()

print(num_list)

import numpy as np

num_list = []

for num in range(1, 21, 1) :

num_list.append(str(num))

num_list.sort()

print(num_list)

これを実行した結果がこちら。

['1', '10', '11', '12', '13', '14', '15', '16', '17', '18', '19', '2', '20', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

1	['1', '10', '11', '12', '13', '14', '15', '16', '17', '18', '19', '2', '20', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

これじゃない。私たちが求めていたのは1, 2, 3, …みたいな、ごく自然な並びなのに。

もう一つ試しに、あるフォルダーの中にあるmnistデータの画像に名前をつけて他のファイルに保存する場合。（今回は、試しに画像サイズを変えて別のフォルダーに保存する。）

■mnist画像を取り出し、指定のフォルダーに保存するプログラム

import numpy as np

import keras
from keras.datasets import mnist
import matplotlib.pyplot as plt

# Download mnist data
(x_train, _), (_, _) = mnist.load_data()

for i in range(10) :
        # Show mnist data
        plt.imshow(x_train[i].reshape((28, 28)), cmap = 'Greys')
        # Save data
        plt.savefig('./nat_before/mnist{0}.png'.format(i + 1))

import numpy as np

import keras

from keras.datasets import mnist

import matplotlib.pyplot as plt

# Download mnist data

(x_train, _), (_, _) = mnist.load_data()

for i in range(10) :

# Show mnist data

plt.imshow(x_train[i].reshape((28, 28)), cmap = 'Greys')

# Save data

plt.savefig('./nat_before/mnist{0}.png'.format(i + 1))

■保存されたmnist画像が入っているフォルダー

■mnist画像のサイズを変えて別のフォルダーに保存する。

import cv2
import numpy as np
import glob

# Change data size
def resize(img) :

    image = cv2.resize(img, (500, 500))

    return image

file_name = glob.glob('./before/*.png')
train_num = 1

for file in file_name :

        img = cv2.imread(file, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        resize_image = resize(img)
        cv2.imwrite('./after/mnist{0}.png'.format(train_num), resize_image)

        train_num += 1

import cv2

import numpy as np

import glob

# Change data size

def resize(img) :

image = cv2.resize(img, (500, 500))

return image

file_name = glob.glob('./before/*.png')

train_num = 1

for file in file_name :

img = cv2.imread(file, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

resize_image = resize(img)

cv2.imwrite('./after/mnist{0}.png'.format(train_num), resize_image)

train_num += 1

■保存されたmnist画像が入っているフォルダー

この様にbeforeフォルダーに入っていたデータの並びとは全く関係のない並びで保存される。

この状態だと例えば、ファイル名で画像を取り出ししたいとき、自分が思っていない画像が出てくるのでこれをどうにかしたい。

救世主：natsort

そんな状況を回避してくれるのがこのnatsortというやつ。

natsortedとは自然順アルゴリズムでソートしたものをいう。ちなみにコンピュータがソートしたもの（sort() ）をコンピュータ文字列ソートアルゴリズム。

普段私たちが数字を並べた時の並べ方はこの自然順アルゴリズムの並べ方である。

pythonライブラリなのでインストールが必要だが、これらの問題を解決してくれる。まずはいつも通りVSCodeのターミナルからインストール。インストールの方法はこちらの記事から試してください。

natsortインストール方法

【初心者でも解る】VSCodeでライブラリ簡単インストール〜後編〜

インストールが終わったら、 from natsort import natsorted を入れて、 sort() のところを natsorted() に変えてみましょう。

import numpy as np
from natsort import natsorted

num_list = []

for num in range(1, 21, 1) :

        num_list.append(str(num))

natsorted(num_list)

print(num_list)

import numpy as np

from natsort import natsorted

num_list = []

for num in range(1, 21, 1) :

num_list.append(str(num))

natsorted(num_list)

print(num_list)

実行結果

['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', '11', '12', '13', '14', '15', '16', '17', '18', '19', '20']

1	['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', '11', '12', '13', '14', '15', '16', '17', '18', '19', '20']

■mnist画像を取り出し、指定のフォルダーに保存するプログラムの場合

import cv2
import numpy as np
import glob
from natsort import natsorted

def resize(img) :

    image = cv2.resize(img, (500, 500))

    return image

file_name = glob.glob('./nat_before/*.png')
train_num = 1

for file in natsorted(file_name) :

        img = cv2.imread(file, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        resize_image = resize(img)
        cv2.imwrite('./nat_after/natsort_mnist{0}.png'.format(train_num), resize_image)

        train_num += 1