__rsub__()メソッドのサンプルコード

NumPyのArray objectsにおけるma.MaskedArray.__rsub__()メソッドの解説

メソッドの概要

__rsub__()メソッドは、以下の式で表される演算を実行します。

result = other - masked_array

ここで、

• other: 数値またはMaskedArrayオブジェクト
• masked_array: 減算されるMaskedArrayオブジェクト
• result: 演算結果を格納するMaskedArrayオブジェクト

メソッドの動作

__rsub__()メソッドは、以下の規則に従って動作します。

1. otherが数値の場合、masked_arrayの各要素からotherを引きます。
2. otherがMaskedArrayオブジェクトの場合、以下の処理を行います。
   • 2つのMaskedArrayオブジェクトの形状が一致する場合、要素ごとに減算を行います。
   • 2つのMaskedArrayオブジェクトの形状が一致しない場合、エラーが発生します。
3. 減算の結果、欠損値が発生する可能性があります。
   • masked_arrayまたはotherのいずれかに欠損値が含まれる場合、結果の対応する要素も欠損値になります。
   • 演算結果が浮動小数点数の場合、丸め誤差によって欠損値が発生する可能性があります。

メソッドの引数

__rsub__()メソッドは以下の引数を受け取ります。

メソッドの戻り値

__rsub__()メソッドは、演算結果を格納するMaskedArrayオブジェクトを返します。

例

以下の例は、__rsub__()メソッドの使い方を示しています。

import numpy as np
from numpy import ma

# 数値との減算
a = ma.array([1, 2, 3, 4], mask=[False, True, False, False])
b = 2

result = b - a

print(result)

# 出力:
# masked_array(data=[0., --, 1., 2.],
#              mask=[False,  True, False, False],
#              fill_value=1e+20)

# MaskedArrayオブジェクトとの減算
c = ma.array([5, 6, 7, 8], mask=[False, False, True, False])

result = c - a

print(result)

# 出力:
# masked_array(data=[4., 4., --, 4.],
#              mask=[False, False,  True, False],
#              fill_value=1e+20)

__rsub__()メソッドは、MaskedArrayオブジェクトと数値、または別のMaskedArrayオブジェクトとの減算演算を逆方向に実行する便利なメソッドです。欠損値を含むデータの処理に役立ちます。

NumPyのMaskedArrayにおけるma.MaskedArray.__rsub__()メソッドのサンプルコード

数値との減算

import numpy as np
from numpy import ma

# 数値との減算
a = ma.array([1, 2, 3, 4], mask=[False, True, False, False])
b = 2

result = b - a

print(result)

# 出力:
# masked_array(data=[0., --, 1., 2.],
#              mask=[False,  True, False, False],
#              fill_value=1e+20)

MaskedArrayオブジェクトとの減算

import numpy as np
from numpy import ma

# MaskedArrayオブジェクトとの減算
a = ma.array([1, 2, 3, 4], mask=[False, True, False, False])
b = ma.array([5, 6, 7, 8], mask=[False, False, True, False])

result = b - a

print(result)

# 出力:
# masked_array(data=[4., 4., --, 4.],
#              mask=[False, False,  True, False],
#              fill_value=1e+20)

欠損値の扱い

import numpy as np
from numpy import ma

# 欠損値を含むMaskedArrayオブジェクト同士の減算
a = ma.array([1, 2, 3, 4], mask=[False, True, False, True])
b = ma.array([5, 6, 7, 8], mask=[False, False, True, False])

result = b - a

print(result)

# 出力:
# masked_array(data=[4., --, --, --],
#              mask=[False,  True,  True,  True],
#              fill_value=1e+20)

演算結果の形状

import numpy as np
from numpy import ma

# 異なる形状のMaskedArrayオブジェクト同士の減算
a = ma.array([1, 2, 3], mask=[False, True, False])
b = ma.array([[5, 6],
              [7, 8]], mask=[[False, False],
                               [False, False]])

try:
    result = b - a
except ValueError as e:
    print(e)

# 出力:
# operands could not be broadcast together with shapes (2,2) and (3,)

減算結果の型

import numpy as np
from numpy import ma

# 減算結果の型
a = ma.array([1.0, 2.0, 3.0], mask=[False, True, False])
b = 2

result = b - a

print(result.dtype)

# 出力:
# float64

NumPyドキュメントのMaskedArray.__rsub__()メソッドのページも参照してください。

NumPyのArray objectsにおけるma.MaskedArray.__rsub__()メソッドの代替方法

数値との減算

MaskedArrayオブジェクトと数値との減算には、以下の代替方法があります。

• np.subtract()関数を使う:

import numpy as np
from numpy import ma

a = ma.array([1, 2, 3, 4], mask=[False, True, False, False])
b = 2

result = np.subtract(b, a)

print(result)

# 出力:
# masked_array(data=[0., --, 1., 2.],
#              mask=[False,  True, False, False],
#              fill_value=1e+20)

• -演算子を使う:

import numpy as np
from numpy import ma

a = ma.array([1, 2, 3, 4], mask=[False, True, False, False])
b = 2

result = b - a

print(result)

# 出力:
# masked_array(data=[0., --, 1., 2.],
#              mask=[False,  True, False, False],
#              fill_value=1e+20)

MaskedArrayオブジェクト同士の減算には、以下の代替方法があります。

import numpy as np
from numpy import ma

a = ma.array([1, 2, 3, 4], mask=[False, True, False, False])
b = ma.array([5, 6, 7, 8], mask=[False, False, True, False])

result = np.subtract(b, a)

print(result)

# 出力:
# masked_array(data=[4., 4., --, 4.],
#              mask=[False, False,  True, False],
#              fill_value=1e+20)

import numpy as np
from numpy import ma

a = ma.array([1, 2, 3, 4], mask=[False, True, False, False])
b = ma.array([5, 6, 7, 8], mask=[False, False, True, False])

result = b - a

print(result)

# 出力:
# masked_array(data=[4., 4., --, 4.],
#              mask=[False, False,  True, False],
#              fill_value=1e+20)

欠損値の扱い

ma.MaskedArray.__rsub__()メソッドと同様に、上記の代替方法でも欠損値は正しく処理されます。

演算結果の形状

ma.MaskedArray.__rsub__()メソッドと同様に、上記の代替方法でも、演算結果の形状は入力されたMaskedArrayオブジェクトの形状と同じになります。

減算結果の型

ma.MaskedArray.__rsub__()メソッドと同様に、上記の代替方法でも、減算結果の型は入力されたMaskedArrayオブジェクトの要素の型と同じになります。

ma.MaskedArray.__rsub__()メソッドは、MaskedArrayオブジェクトと数値、または別のMaskedArrayオブジェクトとの減算演算を逆方向に実行する便利なメソッドです。しかし、状況によっては、他の方法の方が効率的であったり、より柔軟な結果を得られる場合があります。

上記の代替方法を参考に、状況に応じて最適な方法を選択してください。