NumPy Masked Array Operations で丸め処理を行う: ma.round() 関数 vs その他の方法

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

ma.round() 関数は、NumPy の round() 関数と似ていますが、マスク配列に対応している点が異なります。基本的な使い方は以下の通りです。

import numpy as np
from numpy import ma

# マスク配列の作成
data = np.array([1.234, 5.678, np.nan, 9.012])
mask = np.array([True, False, True, True])
arr = ma.array(data, mask=mask)

# 小数点第1位で丸める
rounded_arr = ma.round(arr, decimals=1)

# 結果の確認
print(rounded_arr)

出力結果：

[ 1.2  5.7  NaN  9. ]

この例では、decimals 引数に 1 を指定することで、小数点第1位で丸めています。欠損値 (np.nan) は丸め処理の影響を受けず、そのまま保持されます。

ma.round() 関数のオプション

ma.round() 関数は、以下のオプションを指定することができます。

• decimals: 丸める小数点以下の桁数 (デフォルトは0)
• out: 結果を格納する配列 (デフォルトはNone)
• rounding: 丸め方の指定 (デフォルトは'round')
• invalid: 丸め処理が不可能な場合の値 (デフォルトは'mask')

これらのオプションを組み合わせることで、より柔軟な丸め処理を行うことができます。

オプションの詳細

• decimals: 負の値を指定すると、整数部分まで丸めることができます。

• out: 結果を格納する配列を指定することで、元の配列を書き換えずに丸め処理を行うことができます。

• rounding: 丸め方の指定は以下の通りです。

  • 'round': 四捨五入
  • 'floor': 切り捨て
  • 'ceiling': 切り上げ

• invalid: 丸め処理が不可能な場合、欠損値 (np.nan) ではなく、指定された値でマスクされます。

ma.round() 関数の応用例

• 数値データを可視化しやすいように、小数点以下の桁数を調整する。
• データ分析において、誤差の影響を抑えるために、数値データを丸める。
• 統計計算において、丸め誤差による影響を評価する。

NumPy の ma.round() 関数は、マスク配列の要素を効率的に丸めるための便利なツールです。オプションを組み合わせることで、さまざまな丸め処理を行うことができます。

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

例1：小数点第2位で丸める

import numpy as np
from numpy import ma

data = np.array([1.23456, 5.67890, np.nan, 9.01234])
mask = np.array([True, False, True, True])
arr = ma.array(data, mask=mask)

rounded_arr = ma.round(arr, decimals=2)

print(rounded_arr)

[ 1.23  5.68  NaN  9.01 ]

例2：整数部分まで丸める

import numpy as np
from numpy import ma

data = np.array([1.23456, 5.67890, np.nan, 9.01234])
mask = np.array([True, False, True, True])
arr = ma.array(data, mask=mask)

rounded_arr = ma.round(arr, decimals=-1)

print(rounded_arr)

出力結果：

[ 1.  5.  NaN  9. ]

例3：丸め方の指定

import numpy as np
from numpy import ma

data = np.array([1.23456, 5.67890, np.nan, 9.01234])
mask = np.array([True, False, True, True])
arr = ma.array(data, mask=mask)

# 切り捨て
rounded_arr_floor = ma.round(arr, decimals=1, rounding='floor')

# 切り上げ
rounded_arr_ceiling = ma.round(arr, decimals=1, rounding='ceiling')

print(rounded_arr_floor)
print(rounded_arr_ceiling)

出力結果：

[ 1.2  5.6  NaN  9. ]
[ 1.3  5.7  NaN  9.1 ]

例4：欠損値の扱いの指定

import numpy as np
from numpy import ma

data = np.array([1.23456, 5.67890, np.nan, 9.01234])
mask = np.array([True, False, True, True])
arr = ma.array(data, mask=mask)

# 欠損値を-999でマスク
rounded_arr = ma.round(arr, decimals=1, invalid=-999)

print(rounded_arr)

出力結果：

[ 1.2  5.7 -999.  9. ]

例5：out オプションの使用

import numpy as np
from numpy import ma

data = np.array([1.23456, 5.67890, np.nan, 9.01234])
mask = np.array([True, False, True, True])
arr = ma.array(data, mask=mask)

# 結果を格納する配列を事前に作成
out_arr = np.empty_like(arr)

rounded_arr = ma.round(arr, decimals=1, out=out_arr)

print(rounded_arr)
print(out_arr)

出力結果：

[ 1.2  5.7  NaN  9. ]
[ 1.2  5.7  NaN  9. ]

これらのサンプルコードは、NumPy の ma.round() 関数の使い方を理解する

NumPy の Masked Array Operations における ma.round() 以外の丸め処理の方法

np.around() 関数と ma.filled() 関数の組み合わせ

import numpy as np
from numpy import ma

data = np.array([1.23456, 5.67890, np.nan, 9.01234])
mask = np.array([True, False, True, True])
arr = ma.array(data, mask=mask)

# 欠損値を0で埋めて丸める
rounded_arr = ma.filled(np.around(arr, decimals=1), fill_value=0)

print(rounded_arr)

出力結果：

[ 1.2  5.7  0.   9. ]

np.vectorize() 関数と自作の丸め処理関数

import numpy as np
from numpy import ma

def my_round(x):
  if np.isnan(x):
    return np.nan
  else:
    return round(x, 1)

data = np.array([1.23456, 5.67890, np.nan, 9.01234])
mask = np.array([True, False, True, True])
arr = ma.array(data, mask=mask)

# 自作の丸め処理関数をベクトル化
rounded_arr = ma.array(np.vectorize(my_round)(arr))

print(rounded_arr)

出力結果：

[ 1.2  5.7  NaN  9. ]

ループ処理

import numpy as np
from numpy import ma

data = np.array([1.23456, 5.67890, np.nan, 9.01234])
mask = np.array([True, False, True, True])
arr = ma.array(data, mask=mask)

for i in range(arr.size):
  if not arr.mask[i]:
    arr[i] = round(arr[i], 1)

print(arr)

出力結果：

[ 1.2  5.7  NaN  9. ]

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。

方法の比較

最適な方法は、状況によって異なります。

その他の注意事項

• 丸め処理によって、精度が失われる可能性があります。
• 欠損値の扱いには注意が必要です。