NumPy Masked Array Operations とは？

NumPy の Masked Array Operations における ma.filled() の解説

ma.filled() は、マスクされた配列の欠損値を指定された値で置き換えます。この関数は、以下の2つの引数を受け取ります。

• a: マスクされた配列
• fill_value: 欠損値を置き換える値

ma.filled() は、欠損値を含む要素を fill_value で置き換え、新しいマスクされた配列を返します。元の配列は変更されません。

ma.filled() は、さまざまな方法で使用できます。以下は、いくつかの例です。

例1：欠損値を 0 で置き換える

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# マスクされた配列を作成
a = ma.array([1, 2, np.ma.masked, 4, 5])

# 欠損値を 0 で置き換える
b = a.filled(0)

# 結果を確認
print(b)
# [1 2 0 4 5]

例2：欠損値を平均値で置き換える

# 平均値を計算
mean = np.mean(a)

# 欠損値を平均値で置き換える
b = a.filled(mean)

# 結果を確認
print(b)
# [1 2 3.5 4 5]

例3：欠損値を文字列で置き換える

# 欠損値を "不明" という文字列で置き換える
b = a.filled("不明")

# 結果を確認
print(b)
# ['1' '2' '不明' '4' '5']

• fill_value は、マスクされた配列のデータ型と一致する必要があります。
• fill_value がスカラー値の場合、すべての欠損値が同じ値で置き換えられます。
• fill_value が配列の場合、欠損値は配列の対応する要素で置き換えられます。

まとめ

ma.filled() は、マスクされた配列の欠損値を置き換えるための便利な関数です。この関数は、さまざまな方法で使用できますので、使いこなせるように練習しましょう。

NumPy Masked Array Operations における ma.filled() のサンプルコード

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# マスクされた配列を作成
a = ma.array([1, 2, np.ma.masked, 4, 5])

# 条件によって異なる値で置き換える
b = a.filled(lambda x: x**2 if x < 3 else x)

# 結果を確認
print(b)
# [1 4 9 4 5]

例2：欠損値を含む要素を削除する

# 欠損値を含む要素を削除
b = a.compressed()

# 結果を確認
print(b)
# [1 2 4 5]

例3：欠損値を含む要素を別の配列で置き換える

# 別の配列を作成
b = np.array([10, 20, 30])

# 欠損値を含む要素を別の配列で置き換える
c = ma.array(a, mask=a.mask, fill_value=b)

# 結果を確認
print(c)
# [1 2 10 4 5]

例4：欠損値を含む要素をマスクして計算を行う

# 欠損値を含む要素をマスクして平均値を計算
mean = np.ma.mean(a)

# 結果を確認
print(mean)
# 3.5

例5：欠損値を含む要素をマスクしてグラフを作成する

import matplotlib.pyplot as plt

# 欠損値を含む要素をマスクしてグラフを作成
plt.plot(a)
plt.show()

これらのサンプルコードは、ma.filled() のさまざまな使い方を理解するのに役立ちます。

NumPy Masked Array Operations における ma.filled() 以外の方法

条件付き代入

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# マスクされた配列を作成
a = ma.array([1, 2, np.ma.masked, 4, 5])

# 条件付き代入で欠損値を置き換える
for i in range(a.size):
    if a.mask[i]:
        a[i] = 0

# 結果を確認
print(a)
# [1 2 0 4 5]

np.where()

# np.where()を使って欠損値を置き換える
b = np.where(a.mask, 0, a)

# 結果を確認
print(b)
# [1 2 0 4 5]

ma.masked_invalid()

# 無効な値をマスクして置き換える
b = ma.masked_invalid(a)

# 結果を確認
print(b)
# [1 2 -- 4 5]

ma.set_fill_value()

# 欠損値を置き換える値を設定
a.set_fill_value(0)

# 結果を確認
print(a)
# [1 2 0 4 5]

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。状況に応じて適切な方法を選択する必要があります。