NumPy Masked Array Operations：ma.zeros()のオプション解説

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

ma.zeros() は、Masked Array の新しいインスタンスを作成する関数です。この関数は、指定された形状とデータ型を持つ、すべての要素が 0 で初期化されたマスクされた配列を生成します。

ma.zeros() の使い方

ma.zeros() の基本的な使い方は以下の通りです。

import numpy as np
from numpy import ma

# 形状(3, 2) の、データ型が float64 のマスクされた配列を作成
arr = ma.zeros((3, 2), dtype=np.float64)

# 配列の内容を確認
print(arr)

# 出力:
# [[0. 0.]
#  [0. 0.]
#  [0. 0.]]

上記のように、ma.zeros() は、形状とデータ型を指定することで、マスクされた配列を作成できます。

オプション引数

ma.zeros() は、いくつかのオプション引数を受け付けます。

• fill_value: マスクされた要素の値を指定します。デフォルトは 0 です。
• dtype: 配列のデータ型を指定します。デフォルトは float64 です。
• order: 配列のメモリ配置順序を指定します。デフォルトは 'C' です。

これらのオプション引数を使って、さまざまなマスクされた配列を作成できます。

例

以下は、ma.zeros() のオプション引数を使って、さまざまなマスクされた配列を作成する例です。

# fill_value を 1 に設定
arr = ma.zeros((3, 2), fill_value=1)
print(arr)

# 出力:
# [[1. 1.]
#  [1. 1.]
#  [1. 1.]]

# dtype を int32 に設定
arr = ma.zeros((3, 2), dtype=np.int32)
print(arr)

# 出力:
# [[0 0]
#  [0 0]
#  [0 0]]

# order を 'F' に設定
arr = ma.zeros((3, 2), order='F')
print(arr)

# 出力:
# [[0. 0.]
#  [0. 0.]
#  [0. 0.]]

NumPy ma.zeros() のサンプルコード

import numpy as np
from numpy import ma

# 形状(3, 2) の、データ型が float64 のマスクされた配列を作成
arr = ma.zeros((3, 2), dtype=np.float64)

# 配列の内容を確認
print(arr)

# 出力:
# [[0. 0.]
#  [0. 0.]
#  [0. 0.]]

fill_value オプション

# fill_value を 1 に設定
arr = ma.zeros((3, 2), fill_value=1)
print(arr)

# 出力:
# [[1. 1.]
#  [1. 1.]
#  [1. 1.]]

dtype オプション

# dtype を int32 に設定
arr = ma.zeros((3, 2), dtype=np.int32)
print(arr)

# 出力:
# [[0 0]
#  [0 0]
#  [0 0]]

order オプション

# order を 'F' に設定
arr = ma.zeros((3, 2), order='F')
print(arr)

# 出力:
# [[0. 0.]
#  [0. 0.]
#  [0. 0.]]

マスクされた要素へのアクセス

# マスクされた要素へのアクセスは、通常の配列と同じように行えます
arr[0, 0] = 1

# マスクされた要素の値を確認
print(arr[0, 0])

# 出力:
# 1

# マスクの状態を確認
print(arr.mask)

# 出力:
# [[False False]
#  [ True  True]
#  [ True  True]]

マスク操作

# マスクされた要素をすべて True に設定
arr.mask = True

# マスクの状態を確認
print(arr.mask)

# 出力:
# [[ True  True]
#  [ True  True]
#  [ True  True]]

# 特定の要素のマスクを解除
arr[0, 0] = ma.masked

# マスクの状態を確認
print(arr.mask)

# 出力:
# [[False False]
#  [ True  True]
#  [ True  True]]

欠損値の処理

# 欠損値の平均値を計算
mean = np.mean(arr, axis=0)

# 欠損値を含む要素を除いて平均値を計算
mean = np.ma.mean(arr, axis=0)

# 欠損値を無視して平均値を計算
mean = np.ma.average(arr, axis=0)

算術演算

# マスクされた配列同士の演算
arr1 = ma.zeros((3, 2))
arr2 = ma.zeros((3, 2))

# 加算
arr3 = arr1 + arr2

# 乗算
arr4 = arr1 * arr2

# 減算
arr5 = arr1 - arr2

# 除算
arr6 = arr1 / arr2

比較演算

# マスクされた配列同士の比較
arr1 = ma.zeros((3, 2))
arr2 = ma.zeros((3, 2))

# 等価
arr3 = arr1 == arr2

# 不等価
arr4 = arr1 != arr2

# 大小比較
arr5 = arr1 > arr2

# 小小比較
arr6 = arr1 < arr2

その他の関数

# マスクされた要素の数を取得
count = ma.count(arr)

# マスクされた要素の合計値を取得
sum = ma.sum(arr)

# マスクされた要素の最大値を取得
max = ma.max(arr)

# マスクされた要素の最小値を取得
min = ma.min(arr)

ma.zeros() は、NumPy の Masked Array Operations において、欠損値を含むデータの処理に役立つ関数です。形状とデータ型を指定することで、さまざまなマスクされた配列

NumPy Masked Array の作成方法

np.array() から作成

import numpy as np
from numpy import ma

# 通常の NumPy 配列を作成
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# マスクを作成
mask = np.array([[False, True], [True, False]])

# マスクされた配列を作成
masked_arr = ma.array(arr, mask=mask)

# マスクされた配列の内容を確認
print(masked_arr)

# 出力:
# [[1 --]
#  [-- 4]]

np.ma.masked_array() から作成

# マスクされた配列を作成
masked_arr = np.ma.masked_array([[1, 2], [3, 4]], mask=[[False, True], [True, False]])

# マスクされた配列の内容を確認
print(masked_arr)

# 出力:
# [[1 --]
#  [-- 4]]

fill_value オプション

ma.zeros() と同様に、np.array() と np.ma.masked_array() でも fill_value オプションを使って、マスクされた要素の値を設定できます。

# マスクされた要素の値を 99 に設定
masked_arr = np.ma.masked_array([[1, 2], [3, 4]], mask=[[False, True], [True, False]], fill_value=99)

# マスクされた配列の内容を確認
print(masked_arr)

# 出力:
# [[1 99]
#  [99 4]]

dtype オプション

ma.zeros() と同様に、np.array() と np.ma.masked_array() でも dtype オプションを使って、マスクされた配列のデータ型を設定できます。

# マスクされた配列のデータ型を int32 に設定
masked_arr = np.ma.masked_array([[1, 2], [3, 4]], mask=[[False, True], [True, False]], dtype=np.int32)

# マスクされた配列の内容を確認
print(masked_arr)

# 出力:
# [[1 99]
#  [99 4]]

その他の方法

• np.ma.frombuffer(): バッファからマスクされた配列を作成
• np.ma.fromfile(): ファイルからマスクされた配列を作成
• np.ma.fromrecords(): レコード配列からマスクされた配列を作成

ma.zeros() 以外にも、NumPy Masked Array を作成する方法はいくつかあります。ニーズに合わせて最適な方法を選択してください。