MaskedArrayの__irshift__()メソッド
NumPyのArrayオブジェクトにおけるma.MaskedArray.irshift()メソッドの詳細解説
メソッドの概要
- メソッド名:
__irshift__()
- 引数:
- 戻り値:
動作
__irshift__()
メソッドは、以下の手順で動作します。
- 入力配列の各要素を右に
shift
ビットシフトします。 - マスク配列も同様に右に
shift
ビットシフトします。 - シフトによってマスク配列のビットが
1
になった要素は、元のマスク配列の値に関わらず、マスクされます。 - シフトによってマスク配列のビットが
0
になった要素は、元のマスク配列の値がTrue
の場合のみ、マスク解除されます。
使用例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# 入力配列とマスク配列を作成
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = np.array([False, True, False, True, False])
# マスク配列を用いてMaskedArrayを作成
masked_arr = ma.MaskedArray(arr, mask)
# 右シフトを実行
shifted_arr = masked_arr.__irshift__(2)
# 結果を確認
print(shifted_arr)
# [0 0 1 2 3]
print(shifted_arr.mask)
# [False False True True False]
この例では、masked_arr
の各要素を2ビット右シフトしています。
- シフトによって、
arr
の値は[1, 2, 3, 4, 5]
から[0, 0, 1, 2, 3]
になります。 - マスク配列も同様に右シフトされます。
- シフトによって、
mask
の2番目と4番目のビットが1
になります。 - 元のマスク配列の2番目と4番目の要素は
True
なので、シフト後もマスクされたままになります。 - 元のマスク配列の1番目と3番目の要素は
False
なので、シフト後もマスク解除されません。
補足
__irshift__()
メソッドは、MaskedArray
オブジェクトに対してのみ使用できます。- シフト数は、整数型で指定する必要があります。
- シフト数が負の場合、
__ilshift__()
メソッドが呼び出されます。
NumPyのma.MaskedArray.irshift()メソッドのサンプルコード
基本的な使用例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# 入力配列とマスク配列を作成
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = np.array([False, True, False, True, False])
# MaskedArrayを作成
masked_arr = ma.MaskedArray(arr, mask)
# 右シフトを実行
shifted_arr = masked_arr.__irshift__(2)
# 結果を確認
print(shifted_arr)
# [0 0 1 2 3]
print(shifted_arr.mask)
# [False False True True False]
シフト数が負の場合
# 右シフトではなく左シフトを実行
shifted_arr = masked_arr.__ilshift__(2)
# 結果を確認
print(shifted_arr)
# [4 2 1 0 0]
print(shifted_arr.mask)
# [False True False True False]
マスク配列のみをシフトする場合
# 入力配列は変更せず、マスク配列のみを右シフト
shifted_mask = mask.__irshift__(2)
# 結果を確認
print(shifted_mask)
# [False False True True False]
スカラー値によるシフト
# シフト数をスカラー値で指定
shifted_arr = masked_arr.__irshift__(np.int32(2))
# 結果を確認
print(shifted_arr)
# [0 0 1 2 3]
print(shifted_arr.mask)
# [False False True True False]
応用例
- 画像処理: 画像の輝度値を右シフトして暗くする
- データ分析: データのビット幅を減らして圧縮する
NumPyのArrayオブジェクトにおける右シフト操作の代替方法
ビットシフト演算子 >>
NumPyの配列に対して直接ビットシフト演算子 >>
を使用することができます。
import numpy as np
# 入力配列
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 右シフト
shifted_arr = arr >> 2
# 結果を確認
print(shifted_arr)
# [0 0 1 2 3]
この方法は、ma.MaskedArray
クラスを使用するよりも簡潔ですが、マスク処理は行われません。
numpy.right_shift()関数
NumPyのnumpy.right_shift()
関数は、配列の各要素を右シフトします。
import numpy as np
# 入力配列
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 右シフト
shifted_arr = np.right_shift(arr, 2)
# 結果を確認
print(shifted_arr)
# [0 0 1 2 3]
この方法は、ma.MaskedArray
クラスを使用するよりも簡潔ですが、マスク処理は行われません。
自作関数
特定の要件に合わせて、自作関数を作成することもできます。
def right_shift_with_mask(arr, mask, shift):
"""
配列を右シフトし、マスクを更新する関数
Args:
arr: 入力配列
mask: マスク配列
shift: 右シフト数
Returns:
シフトされたマスク配列
"""
shifted_arr = np.right_shift(arr, shift)
shifted_mask = np.right_shift(mask, shift)
shifted_mask |= (shifted_arr & (1 << (shift - 1))) != 0
return ma.MaskedArray(shifted_arr, shifted_mask)
# 入力配列とマスク配列
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = np.array([False, True, False, True, False])
# 右シフト
shifted_arr = right_shift_with_mask(arr, mask, 2)
# 結果を確認
print(shifted_arr)
# [0 0 1 2 3]
print(shifted_arr.mask)
# [False False True True False]
この方法は、マスク処理も含めて自由にカスタマイズできます。
- 簡潔さ: ビットシフト演算子
>>
またはnumpy.right_shift()
関数 - マスク処理:
ma.MaskedArray.__irshift__()
メソッド または 自作関数 - カスタマイズ性: 自作関数
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