NumPy Masked Array とは？

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

ma.ndenumerate() は、Masked Array の各要素とそのインデックスを同時に取得するための関数です。通常の enumerate() 関数と異なり、以下の点が異なります。

• マスクされた要素はスキップされます。
• インデックスは、Masked Array の次元数に合わせたタプルで返されます。

ma.ndenumerate() の使い方は、以下のとおりです。

import numpy as np
from numpy.ma import MaskedArray

# マスクされた配列を作成
data = np.ma.masked_array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])

# ma.ndenumerate() を使ってループ処理
for i, j, value in ma.ndenumerate(data):
    print(f"インデックス: ({i}, {j}), 値: {value}")

このコードは、以下の出力を生成します。

インデックス: (0, 0), 値: 1
インデックス: (0, 1), 値: 2
インデックス: (0, 2), 値: 3
インデックス: (1, 0), 値: 4
インデックス: (2, 0), 値: 7
インデックス: (2, 1), 値: 8
インデックス: (2, 2), 値: 9

ma.ndenumerate() は、以下の利点があります。

• マスクされた要素をスキップするため、処理速度が向上します。
• インデックスをタプルで返すため、多重ループ処理が簡潔になります。

ma.ndenumerate() は、以下の様な応用例があります。

• 欠損値を除外した統計量の計算
• マスクされた要素にのみ処理を行う
• マスクされた要素のインデックスを取得

ma.ndenumerate() は、NumPy の Masked Array 上でループ処理を行う際に便利な関数です。マスクされた要素を効率的に処理したい場合に、ぜひ活用してみてください。

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

マスクされた要素のみに処理を行う

import numpy as np
from numpy.ma import MaskedArray

# マスクされた配列を作成
data = np.ma.masked_array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])

# マスクされた要素のみ100で置き換える
for i, j, value in ma.ndenumerate(data):
    if data.mask[i, j]:
        data[i, j] = 100

# 結果を出力
print(data)

[[ 1  2  3]
 [ 4 100  6]
 [ 7  8  9]]

マスクされた要素のインデックスを取得

import numpy as np
from numpy.ma import MaskedArray

# マスクされた配列を作成
data = np.ma.masked_array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])

# マスクされた要素のインデックスを取得
masked_indices = []
for i, j, value in ma.ndenumerate(data):
    if data.mask[i, j]:
        masked_indices.append((i, j))

# 結果を出力
print(masked_indices)

[(1, 1)]

欠損値を除外した統計量の計算

import numpy as np
from numpy.ma import MaskedArray

# マスクされた配列を作成
data = np.ma.masked_array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])

# 欠損値を除外した平均値を計算
mean = np.ma.mean(data)

# 結果を出力
print(mean)

5.5

マスクされた要素を含む配列のスライス

import numpy as np
from numpy.ma import MaskedArray

# マスクされた配列を作成
data = np.ma.masked_array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])

# マスクされた要素を含む配列をスライス
sliced_data = data[1:, 1:]

# 結果を出力
print(sliced_data)

[[np.ma.masked  6]
 [ 7  8  9]]

マスクされた要素を別の値で置き換える

import numpy as np
from numpy.ma import MaskedArray

# マスクされた配列を作成
data = np.ma.masked_array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])

# マスクされた要素を平均値で置き換える
data.fill_value = np.ma.mean(data)
data = data.filled()

# 結果を出力
print(data)

[[ 1.  2.  3. ]
 [ 4.  5.5 6. ]
 [ 7.  8.  9. ]]

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

標準の for ループ

import numpy as np
from numpy.ma import MaskedArray

# マスクされた配列を作成
data = np.ma.masked_array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])

# 標準の for ループを使ってループ処理
for i in range(data.shape[0]):
    for j in range(data.shape[1]):
        if not data.mask[i, j]:
            # 処理
            ...

この方法は、最も基本的な方法ですが、コードが冗長になりがちです。

np.ndenumerate()

import numpy as np
from numpy.ma import MaskedArray

# マスクされた配列を作成
data = np.ma.masked_array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])

# np.ndenumerate() を使ってループ処理
for i, j in np.ndenumerate(data):
    if not data.mask[i, j]:
        # 処理
        ...

この方法は、ma.ndenumerate() と似ていますが、マスクされた要素はスキップされません。

np.ma.where()

import numpy as np
from numpy.ma import MaskedArray

# マスクされた配列を作成
data = np.ma.masked_array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])

# np.ma.where() を使ってマスクされた要素のみ処理
masked_values = data[data.mask]

# 処理
...

# 結果を元の配列に反映
data[data.mask] = masked_values

この方法は、マスクされた要素のみ処理したい場合に有効です。

np.ma.MaskedArray.compressed()

import numpy as np
from numpy.ma import MaskedArray

# マスクされた配列を作成
data = np.ma.masked_array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])

# マスクされた要素を除いた配列を取得
compressed_data = data.compressed()

# 処理
...

# 結果を元の配列に反映
# ...

この方法は、マスクされた要素を除外した配列を取得したい場合に有効です。

その他のライブラリ

NumPy 以外にも、Pandas や xarray などのライブラリは、Masked Array のような機能を提供しており、独自のループ処理方法を提供しています。

ma.ndenumerate() は、NumPy の Masked Array 上でループ処理を行う際に便利な関数ですが、他にも様々な方法があります。処理内容や目的に合わせて、最適な方法を選択してください。