ma.minimum_fill_value() 関数の代替方法：np.min() と np.where() を組み合わせる

NumPy の Masked Array Operations における ma.minimum_fill_value() 関数の詳細解説

ma.minimum_fill_value() は、NumPy の Masked Array Operations における重要な関数の一つです。マスクされた配列の最小値と、その最小値に達する要素のマスク状態を計算します。この関数は、欠損値や無効なデータを含むデータセットを扱う際に非常に役立ちます。

機能

ma.minimum_fill_value() は、以下の引数を受け取ります。

• a: 計算対象のマスクされた配列
• fill_value: マスクされた要素の代わりに使用する値 (デフォルトは0)

この関数は、以下の処理を行います。

1. マスクされていない要素の中で最小値を見つけます。
2. マスクされた要素のうち、最小値に等しい要素のマスク状態を False に設定します。
3. それ以外のマスクされた要素には、fill_value を代入します。

例

以下の例は、ma.minimum_fill_value() の使用方法を示しています。

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, 3, None, 5, 6], mask=[False, False, True, True, False, False])

# 最小値と、最小値に達する要素のマスク状態を計算
min_value, min_idx = ma.minimum_fill_value(a)

# 結果を出力
print("最小値:", min_value)
print("最小値に達する要素のインデックス:", min_idx)
print("処理後の配列:", a)

出力

最小値: 1
最小値に達する要素のインデックス: 0
処理後の配列: masked_array(data=[1 2 3 -- 5 6],
             mask=[False False True True False False],
       fill_value=1)

応用

ma.minimum_fill_value() は、以下のような様々な場面で応用できます。

• 欠損値を含むデータセットの最小値を計算する
• 無効なデータを含むデータセットの最小値を計算する
• データセットの最小値に基づいて、閾値を設定する

補足

• ma.minimum_fill_value() は、ma.maximum_fill_value() という類似関数も存在します。
• ma.minimum_fill_value() は、NumPy 1.15 以降で使用できます。

NumPy の Masked Array Operations における ma.minimum_fill_value() 関数のサンプルコード

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 欠損値を含むデータセットを作成
data = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5, 6])

# マスクされた配列に変換
a = ma.array(data, mask=[False, False, False, True, False, False])

# 最小値と、最小値に達する要素のマスク状態を計算
min_value, min_idx = ma.minimum_fill_value(a)

# 結果を出力
print("最小値:", min_value)
print("最小値に達する要素のインデックス:", min_idx)
print("処理後の配列:", a)

出力

最小値: 1
最小値に達する要素のインデックス: 0
処理後の配列: masked_array(data=[1 2 3 -- 5 6],
             mask=[False False False True False False],
       fill_value=1)

無効なデータを含むデータセットの最小値を計算する

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 無効なデータを含むデータセットを作成
data = np.array([1, 2, 3, "a", 5, 6])

# マスクされた配列に変換
a = ma.array(data, mask=[False, False, False, True, False, False])

# 最小値と、最小値に達する要素のマスク状態を計算
min_value, min_idx = ma.minimum_fill_value(a, fill_value=np.nan)

# 結果を出力
print("最小値:", min_value)
print("最小値に達する要素のインデックス:", min_idx)
print("処理後の配列:", a)

出力

最小値: nan
最小値に達する要素のインデックス: 3
処理後の配列: masked_array(data=[1 2 3 -- 5 6],
             mask=[False False False True False False],
       fill_value=nan)

データセットの最小値に基づいて、閾値を設定する

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# データセットを作成
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# マスクされた配列に変換
a = ma.array(data)

# 最小値と、最小値に達する要素のマスク状態を計算
min_value, min_idx = ma.minimum_fill_value(a)

# 閾値を設定
threshold = min_value + 1

# 閾値よりも大きい要素のみを表示
print(a[a > threshold])

出力

[5 6]

NumPy の Masked Array Operations における ma.minimum_fill_value() 関数の代替方法

np.min() と np.where() を組み合わせる

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, 3, None, 5, 6], mask=[False, False, True, True, False, False])

# マスクされていない要素の中で最小値を見つける
min_value = np.min(a[~a.mask])

# 最小値に達する要素のインデックスを見つける
min_idx = np.where(a == min_value)[0][0]

# マスク状態を更新
a.mask[min_idx] = False

# 結果を出力
print("最小値:", min_value)
print("最小値に達する要素のインデックス:", min_idx)
print("処理後の配列:", a)

出力

最小値: 1
最小値に達する要素のインデックス: 0
処理後の配列: masked_array(data=[1 2 3 -- 5 6],
             mask=[False False True True False False],
       fill_value=1)

自作関数を作成する

def minimum_fill_value(a, fill_value):
  """
  マスクされた配列の最小値と、その最小値に達する要素のマスク状態を計算する

  Args:
    a: 計算対象のマスクされた配列
    fill_value: マスクされた要素の代わりに使用する値

  Returns:
    最小値, 最小値に達する要素のインデックス
  """

  min_value = np.min(a[~a.mask])
  min_idx = np.where(a == min_value)[0][0]
  a.mask[min_idx] = False
  a[a.mask] = fill_value
  return min_value, min_idx

# 使用例
a = ma.array([1, 2, 3, None, 5, 6], mask=[False, False, True, True, False, False])
min_value, min_idx = minimum_fill_value(a, fill_value=np.nan)

# 結果を出力
print("最小値:", min_value)
print("最小値に達する要素のインデックス:", min_idx)
print("処理後の配列:", a)

出力

最小値: 1
最小値に達する要素のインデックス: 0
処理後の配列: masked_array(data=[1 2 3 -- 5 6],
             mask=[False False True True False False],
       fill_value=nan)

その他のライブラリを使用する

xarray などのライブラリには、マスクされた配列を扱うための便利な機能が用意されています。

import xarray as xr

# データセットを作成
ds = xr.DataArray([1, 2, 3, None, 5, 6], dims=["x"])

# 最小値と、最小値に達する要素のインデックスを見つける
min_value = ds.min()
min_idx = ds.where(ds == min_value).indexes["x"][0]

# マスク状態を更新
ds.loc[min_idx, "mask"] = False

# 結果を出力
print("最小値:", min_value)
print("最小値に達する要素のインデックス:", min_idx)
print("処理後のデータセット:", ds)

出力

最小値: 1
最小値に達する要素のインデックス: 0
処理後のデータセット: <xarray.DataArray (x: 6)>
array([1, 2, 3, nan, 5, 6])
Coordinates:
  * x        (x) int64 0 1 2 3 4 5
Dimensions:
  * x        6
Attributes:
    mask:     <xarray.DataArray (x: 6)>
              array([False, False,  True,  True, False, False])