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# データ型の概要

> メディアおよび構造化データの ログ を記録するための W&B Python SDK データ型

W\&B における Data Types は、メディアや構造化データを Runs にログ記録するためにラップするクラスです。これらには W\&B UI での可視化コンポーネントが含まれており、データのシリアル化、保存、および取得を処理します。

## 利用可能な Data Types

| Data Type                                            | 説明                                           |
| ---------------------------------------------------- | -------------------------------------------- |
| [`Image`](/models/ref/python/data-types/image)       | マスク、バウンディングボックス、セグメンテーションをサポートする画像を ログ します。  |
| [`Video`](/models/ref/python/data-types/video)       | モデル の出力や データセット サンプルのビデオデータをトラックします。         |
| [`Audio`](/models/ref/python/data-types/audio)       | オーディオ プロセッシング タスク用のオーディオサンプルを ログ します。        |
| [`Table`](/models/ref/python/data-types/table)       | 混合メディアタイプを含めることができる テーブル を作成します。             |
| [`Plotly`](/models/ref/python/data-types/plotly)     | Data Visualization のための Plotly チャートを ログ します。 |
| [`Html`](/models/ref/python/data-types/html)         | カスタム HTML コンテンツを埋め込みます。                      |
| [`Object3D`](/models/ref/python/data-types/object3d) | 3D ポイントクラウドやメッシュを可視化します。                     |
| [`Molecule`](/models/ref/python/data-types/molecule) | 計算化学用の分子構造を ログ します。                          |

## 例

この例では `Image` を使用しています：

```python theme={null}
import wandb
import matplotlib.pyplot as plt

# デモ用に画像を生成
path_to_img = "/path/to/cafe.png"
im = plt.imread(path_to_img)

# 新しい run を初期化
with wandb.init(project="awesome-project") as run:

    # 画像をログ
    run.log({"img": [wandb.Image(im, caption="Cafe")]})
```

この例では `Table` を使用して、テキストとラベルが混在する テーブル を ログ します：

```python theme={null}
import wandb

# 新しい run を初期化
with wandb.init(project="visualize-predictions", name="tables") as run:

    # リストのリストを使用して、テーブルデータを作成
    data = [["Cat", "1", "1"],["Dog", "0", "-1"]]
    run.log({"Table 1": wandb.Table(data=data, columns=["Text", "Predicted Label", "True Label"])})

    # `wandb.Table.add_data()` メソッドを使用して、テーブルデータを作成
    table = wandb.Table(columns=["Text", "Predicted Label", "True Label"])
    table.add_data("Cat", "1", "1")
    table.add_data("Dog", "0", "-1")
    run.log({"Table 2": table})
```