NumPy MaskedArray の __copy__() メソッド: 欠損値を持つ配列のコピー方法

NumPyのndarrayオブジェクトとma.MaskedArray.__copy__()メソッド

このチュートリアルでは、MaskedArrayオブジェクトの__copy__()メソッドについて詳しく説明します。__copy__()メソッドは、MaskedArrayオブジェクトのコピーを作成するために使用されます。

__copy__()メソッドは、ndarrayオブジェクトの__copy__()メソッドと同様に動作します。つまり、新しいMaskedArrayオブジェクトを作成し、元のオブジェクトのデータと属性をすべてコピーします。ただし、__copy__()メソッドは、欠損値マスクもコピーすることに注意することが重要です。

コード例

次のコード例は、__copy__()メソッドの使い方を示しています。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 元のMaskedArrayオブジェクトを作成
data = np.array([1, 2, 3, np.ma.masked, 5])
mask = np.array([False, False, True, True, False])
arr = ma.MaskedArray(data, mask)

# __copy__()メソッドを使用してコピーを作成
copy = arr.__copy__()

# コピーと元のオブジェクトが異なるオブジェクトであることを確認
print(copy is not arr)

# コピーのデータと属性が元のオブジェクトと同じであることを確認
print(np.array_equal(copy.data, arr.data))
print(np.array_equal(copy.mask, arr.mask))

このコード例は、__copy__()メソッドを使用して、元のMaskedArrayオブジェクトのコピーを作成する方法を示しています。出力は次のようになります。

True
True
True

__copy__()メソッドは、MaskedArrayオブジェクトのコピーを作成するための便利なツールです。このメソッドは、元のオブジェクトのデータと属性をすべてコピーし、欠損値マスクもコピーします。

補足

• __copy__()メソッドは、MaskedArrayオブジェクトの浅いコピーを作成します。つまり、データとマスクの配列はコピーされますが、それらの配列によって参照されるオブジェクトはコピーされません。
• 深いコピーを作成するには、copy.deepcopy()関数を使用できます。

NumPy MaskedArrayの__copy__()メソッドのサンプルコード

欠損値を持つ配列のコピー

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 欠損値を持つ配列を作成
data = np.array([1, 2, np.ma.masked, 4, 5])
mask = np.array([False, False, True, False, False])
arr = ma.MaskedArray(data, mask)

# __copy__()メソッドを使用してコピーを作成
copy = arr.__copy__()

# コピーと元のオブジェクトが異なるオブジェクトであることを確認
print(copy is not arr)

# コピーのデータと属性が元のオブジェクトと同じであることを確認
print(np.array_equal(copy.data, arr.data))
print(np.array_equal(copy.mask, arr.mask))

出力：

True
True
True

コピーされた配列の編集

この例では、__copy__()メソッドを使用して作成されたコピーされた配列を編集する方法を示します。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 欠損値を持つ配列を作成
data = np.array([1, 2, np.ma.masked, 4, 5])
mask = np.array([False, False, True, False, False])
arr = ma.MaskedArray(data, mask)

# __copy__()メソッドを使用してコピーを作成
copy = arr.__copy__()

# コピーされた配列の値を変更
copy[2] = 10

# コピーと元のオブジェクトの値が異なることを確認
print(np.array_equal(copy.data, arr.data))

# コピーされた配列のマスクは元のオブジェクトと同じであることを確認
print(np.array_equal(copy.mask, arr.mask))

出力：

False
True

深いコピー

この例では、copy.deepcopy()関数を使用して、MaskedArrayオブジェクトの深いコピーを作成する方法を示します。

import numpy as np
import numpy.ma as ma
import copy

# 欠損値を持つ配列を作成
data = np.array([1, 2, np.ma.masked, 4, 5])
mask = np.array([False, False, True, False, False])
arr = ma.MaskedArray(data, mask)

# copy.deepcopy()関数を使用して深いコピーを作成
copy = copy.deepcopy(arr)

# コピーと元のオブジェクトが異なるオブジェクトであることを確認
print(copy is not arr)

# コピーのデータと属性が元のオブジェクトと同じであることを確認
print(np.array_equal(copy.data, arr.data))
print(np.array_equal(copy.mask, arr.mask))

# コピーされた配列の値を変更
copy[2] = 10

# コピーと元のオブジェクトの値が異なることを確認
print(np.array_equal(copy.data, arr.data))

出力：

True
True
True
False

欠損値マスクの編集

この例では、copy()メソッドを使用して作成されたコピーされた配列の欠損値マスクを編集する方法を示します。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 欠損値を持つ配列を作成
data = np.array([1, 2, np.ma.masked, 4, 5])
mask = np.array([False, False, True, False, False])
arr = ma.MaskedArray(data, mask)

# copy()メソッドを使用してコピーを作成
copy = arr.copy()

# コピーされた配列のマスクを変更
copy.mask[2] = False

# コピーと元のオブジェクトのマスクが異なることを確認
print(np.array_equal(copy.mask, arr.mask))

出力：

False

NumPy MaskedArrayの__copy__()メソッド以外の方法

copy()メソッドは、__copy__()メソッドと同様に、MaskedArrayオブジェクトの浅いコピーを作成します。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 欠損値を持つ配列を作成
data = np.array([1, 2, np.ma.masked, 4, 5])
mask = np.array([False, False, True, False, False])
arr = ma.MaskedArray(data, mask)

# copy()メソッドを使用してコピーを作成
copy = arr.copy()

# コピーと元のオブジェクトが異なるオブジェクトであることを確認
print(copy is not arr)

# コピーのデータと属性が元のオブジェクトと同じであることを確認
print(np.array_equal(copy.data, arr.data))
print(np.array_equal(copy.mask, arr.mask))

出力：

True
True
True

スライシングを使用して、MaskedArrayオブジェクトの部分的なコピーを作成することもできます。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 欠損値を持つ配列を作成
data = np.array([1, 2, np.ma.masked, 4, 5])
mask = np.array([False, False, True, False, False])
arr = ma.MaskedArray(data, mask)

# スライシングを使用してコピーを作成
copy = arr[1:3]

# コピーと元のオブジェクトが異なるオブジェクトであることを確認
print(copy is not arr)

# コピーのデータと属性が元のオブジェクトと同じであることを確認
print(np.array_equal(copy.data, arr.data[1:3]))
print(np.array_equal(copy.mask, arr.mask[1:3]))

出力：

True
True
True

view()メソッド

view()