NumPy Indexing Routines: あなたのデータ分析を強力に

NumPy Indexing Routines: numpy.select() の詳細解説

numpy.select() は、条件式とそれに対応する値のリストを受け取り、条件式がTrueとなる要素の値を返す関数です。複数の条件式と値のペアを指定でき、条件式が順番に評価され、最初にTrueとなる条件式の値が返されます。

構文:

numpy.select(conditions, choices, default=None)

引数:

• conditions: 条件式を格納する配列またはリスト。各要素は、ブール値、スカラー値、または配列/リストの比較式となります。
• choices: 選択肢を格納する配列またはリスト。conditionsと同じ長さで、各要素は条件式がTrueとなった時に返される値となります。
• default: すべての条件式がFalseとなった場合に返される値。省略可能で、デフォルトはNoneです。

返値:

条件式に基づいて選択された値を格納する配列。

numpy.select() の動作例

以下に、numpy.select() の動作例をいくつか示します。

例1：単純な条件分岐

import numpy as np

conditions = [x > 0 for x in np.array([1, -2, 3])]
choices = ["Positive", "Negative"]

result = np.select(conditions, choices)

print(result)

出力：

['Positive' 'Negative' 'Positive']

この例では、conditions 配列の要素が0より大きいかどうかを条件に、choices 配列の要素を選択します。

例2：複数の条件式

conditions = [x > 0, x % 2 == 0]
choices = [["Positive", "Even"], ["Negative", "Odd"]]

result = np.select(conditions, choices)

print(result)

出力：

[['Positive' 'Even']
 ['Negative' 'Odd']
 ['Positive' 'Even']]

この例では、2つの条件式を同時に評価し、両方の条件を満たす要素の値を選択します。

例3：デフォルト値

conditions = [x > 0, x % 2 == 0]
choices = [["Positive", "Even"], ["Negative", "Odd"]]

result = np.select(conditions, choices, default="Unknown")

print(result)

出力：

[['Positive' 'Even']
 ['Negative' 'Odd']
 ['Unknown' 'Unknown']]

この例では、条件式どちらも満たさない要素には、デフォルト値 "Unknown" が返されます。

numpy.select() は、さまざまな場面で利用できます。

• データのフィルタリング
• 条件に基づいて値を置換
• マスク配列の作成
• 配列の要素の分類

まとめ

numpy.select() は、NumPy Indexing Routinesにおける強力な関数です。条件に基づいて配列の要素を選択する処理を簡潔に記述できます。

本解説を参考に、numpy.select() を活用して、NumPy配列を効率的に処理しましょう。

NumPy.select サンプルコード集

単純な条件分岐

import numpy as np

# 配列
arr = np.array([1, -2, 3, 4, -5])

# 条件式
conditions = [arr > 0, arr < 0]

# 選択肢
choices = ["Positive", "Negative"]

# 結果
result = np.select(conditions, choices)

print(result)

出力：

['Positive' 'Negative' 'Positive' 'Positive' 'Negative']

複数の条件式

# 条件式
conditions = [arr > 0, arr % 2 == 0]

# 選択肢
choices = [["Positive", "Even"], ["Negative", "Odd"]]

# 結果
result = np.select(conditions, choices)

print(result)

出力：

[['Positive' 'Even']
 ['Negative' 'Odd']
 ['Positive' 'Even']
 ['Positive' 'Even']
 ['Negative' 'Odd']]

比較演算子

# 条件式
conditions = [arr == 0, arr > 0, arr < 0]

# 選択肢
choices = ["Zero", "Positive", "Negative"]

# 結果
result = np.select(conditions, choices)

print(result)

出力：

['Zero' 'Positive' 'Negative' 'Positive' 'Negative']

文字列比較

# 配列
arr = np.array(["apple", "banana", "orange", "apple"])

# 条件式
conditions = [arr == "apple", arr == "banana"]

# 選択肢
choices = ["Apple", "Banana"]

# 結果
result = np.select(conditions, choices, default="Other")

print(result)

出力：

['Apple' 'Banana' 'Other' 'Apple']

マスク配列

# マスク配列
mask = np.array([True, False, True, False])

# 選択肢
choices = [arr, np.nan]

# 結果
result = np.select(mask, choices)

print(result)

出力：

[1.  nan 3.  nan]

ユーザー定義関数

def my_func(x):
  if x > 0:
    return "Positive"
  else:
    return "Negative"

# 条件式
conditions = [arr > 0]

# 選択肢
choices = [my_func]

# 結果
result = np.select(conditions, choices)

print(result)

出力：

['Positive' 'Negative' 'Positive' 'Positive' 'Negative']

スカラー値

# 条件式
conditions = arr > 0

# 選択肢
choices = 100

# 結果
result = np.select(conditions, choices, default=-100)

print(result)

出力：

[100 -100 100 100 -100]

上記のサンプルコードは、numpy.select の基本的な使い方と応用例を理解するのに役立ちます。条件設定とデータ型を組み合わせることで、さまざまな処理を実現できます。

NumPyで条件に基づいて要素を選択する他の方法

条件付きインデックス:

arr[condition]

この方法は、条件式を満たす要素のインデックスを取得し、そのインデックスを使って要素を選択する方法です。シンプルで分かりやすいですが、条件式が複雑になるとインデックスを取得するのが難しくなります。

例:

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
condition = arr > 2

result = arr[condition]

print(result)

出力：

[3 4 5]

np.where():

np.where(condition, choice1, choice2)

この方法は、条件式に基づいて、2つの配列から要素を選択する方法です。条件式がTrueとなる要素には choice1 、Falseとなる要素には choice2 の値が選択されます。

例:

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

result = np.where(arr > 2, "Positive", "Negative")

print(result)

出力：

['Positive' 'Positive' 'Positive' 'Negative' 'Negative']

マスク配列:

arr[mask]

この方法は、マスク配列を使って、条件に基づいて要素を選択する方法です。マスク配列は、True/False の値を持つ配列で、True の要素のみ選択されます。

例:

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = arr > 2

result = arr[mask]

print(result)

出力：

[3 4 5]

np.isin():

np.isin(arr, values)

この方法は、配列 arr の要素が、values に含まれているかどうかを判断し、True/False の値を返す関数です。

例:

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
values = [2, 4]

result = np.isin(arr, values)

print(result)

出力：

[False True False True False]

np.logical_and():

np.logical_and(condition1, condition2)

この方法は、複数の条件式を組み合わせて、True/False の値を返す関数です。

例:

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

condition1 = arr > 2
condition2 = arr % 2 == 0

result = np.logical_and(condition1, condition2)

print(result)

出力：

[False False True False False]

上記の方法それぞれにメリットとデメリットがあります。状況に合わせて適切な方法を選択することが重要です。