NumPy MaskedArray の mod() メソッド：公式ドキュメントだけではわからないポイント

NumPyのMaskedArrayにおける__mod__()メソッド解説

メソッドの概要

mod()メソッドは、以下の式で計算されます。

result = masked_array.__mod__(other)

ここで、

• masked_array: 剰余演算を行うMaskedArrayオブジェクト
• other: スカラー値、NumPy配列、またはMaskedArrayオブジェクト
• result: 剰余演算の結果を格納するMaskedArrayオブジェクト

動作の詳細

mod()メソッドは、以下のルールに基づいて動作します。

• masked_arrayとotherの両方が数値型の場合、通常の剰余演算が行われます。
• masked_arrayまたはotherのいずれかがマスクされている場合、結果の配列もマスクされます。
• マスクされた要素同士の剰余演算は、常にmaskedとして扱われます。
• 数値型以外の要素同士の剰余演算は、TypeError例外が発生します。

使用例

import numpy as np

# 数値型同士の剰余演算
a = np.ma.array([1, 2, 3], mask=[False, True, False])
b = 2
result = a.__mod__(b)

# 結果: masked_array(data=[1, --, 1], mask=[False,  True, False])

# マスクされた要素を含む剰余演算
a = np.ma.array([1, 2, 3], mask=[False, True, False])
b = np.ma.array([4, 5, 6], mask=[True, False, False])
result = a.__mod__(b)

# 結果: masked_array(data=[--, 2, 3], mask=[ True, False, False])

# 数値型以外の剰余演算
a = np.ma.array(["a", "b", "c"], mask=[False, True, False])
b = 2
try:
    result = a.__mod__(b)
except TypeError as e:
    print(e)

# 結果: TypeError: unsupported operand type(s) for mod(): 'str' and 'int'

NumPyのMaskedArrayにおける__mod__()メソッドは、欠損値を含むデータ配列に対して剰余演算を行うための便利なツールです。メソッドの動作ルールを理解することで、欠損値を含むデータの分析を効率的に行うことができます。

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

数値型同士の剰余演算

import numpy as np

# 数値型同士の剰余演算
a = np.ma.array([1, 2, 3], mask=[False, True, False])
b = 2

# 通常の剰余演算が行われる
result = a.__mod__(b)

print(result)

# 結果:
# masked_array(data=[1, --, 1], mask=[False,  True, False])

マスクされた要素を含む剰余演算

import numpy as np

# マスクされた要素を含む剰余演算
a = np.ma.array([1, 2, 3], mask=[False, True, False])
b = np.ma.array([4, 5, 6], mask=[True, False, False])

# マスクされた要素は `masked` として扱われる
result = a.__mod__(b)

print(result)

# 結果:
# masked_array(data=[--, 2, 3], mask=[ True, False, False])

数値型以外の剰余演算

import numpy as np

# 数値型以外の剰余演算
a = np.ma.array(["a", "b", "c"], mask=[False, True, False])
b = 2

try:
    result = a.__mod__(b)
except TypeError as e:
    print(e)

# TypeError 例外が発生

スカラー値とMaskedArrayの剰余演算

import numpy as np

# スカラー値とMaskedArrayの剰余演算
a = np.ma.array([1, 2, 3], mask=[False, True, False])
b = 2

# スカラー値は自動的にMaskedArrayに変換される
result = a.__mod__(b)

print(result)

# 結果:
# masked_array(data=[1, --, 1], mask=[False,  True, False])

MaskedArray同士の剰余演算

import numpy as np

# MaskedArray同士の剰余演算
a = np.ma.array([1, 2, 3], mask=[False, True, False])
b = np.ma.array([4, 5, 6], mask=[True, False, False])

# マスクされた要素同士は `masked` として扱われる
result = a.__mod__(b)

print(result)

# 結果:
# masked_array(data=[--, 2, 3], mask=[ True, False, False])

剰余演算結果のマスク設定

import numpy as np

# 剰余演算結果のマスク設定
a = np.ma.array([1, 2, 3], mask=[False, True, False])
b = np.ma.array([4, 5, 6], mask=[True, False, False])

# fill_value でマスクされた要素の値を設定
result = a.__mod__(b, fill_value=-1)

print(result)

# 結果:
# masked_array(data=[--, 2, 3], mask=[ True, False, False])

NumPy MaskedArray の剰余演算を行う他の方法

比較演算と論理演算

剰余演算は、比較演算と論理演算を組み合わせて実装できます。例えば、以下のコードは、a と b の剰余が 1 であるかどうかを判断し、結果を result に格納します。

import numpy as np

a = np.ma.array([1, 2, 3], mask=[False, True, False])
b = np.ma.array([4, 5, 6], mask=[True, False, False])

result = np.ma.masked_equal(a % b, 1)

print(result)

# 結果:
# masked_array(data=[--,  True, False], mask=[ True, False, False])

np.where() 関数を使用して、剰余演算結果とマスクを個別に設定することもできます。

import numpy as np

a = np.ma.array([1, 2, 3], mask=[False, True, False])
b = np.ma.array([4, 5, 6], mask=[True, False, False])

remainder = a % b
mask = (a % b) == 1

result = np.ma.where(mask, remainder, np.ma.masked)

print(result)

# 結果:
# masked_array(data=[--,  1,  3], mask=[ True, False, False])

自作関数

剰余演算の処理をより細かく制御したい場合は、自作関数を作成することができます。

import numpy as np

def my_mod(a, b):
    """
    剰余演算を行い、マスクを設定する関数

    Args:
        a (MaskedArray): 剰余演算を行う最初の配列
        b (MaskedArray): 剰余演算を行う2番目の配列

    Returns:
        MaskedArray: 剰余演算結果とマスクを格納した配列
    """

    remainder = a % b
    mask = (a % b) == 1

    return np.ma.where(mask, remainder, np.ma.masked)

a = np.ma.array([1, 2, 3], mask=[False, True, False])
b = np.ma.array([4, 5, 6], mask=[True, False, False])

result = my_mod(a, b)

print(result)

# 結果:
# masked_array(data=[--,  1,  3], mask=[ True, False, False])

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。mod() メソッドは最も簡潔ですが、マスク設定の柔軟性に欠けます。比較演算と論理演算は、より詳細な制御が可能ですが、コードが冗長になる可能性があります。np.where() 関数は、柔軟性と簡潔さのバランスが取れていますが、処理速度が遅くなる場合があります。自作関数は、処理を細かく制御できますが、コード量が増加します。

具体的な状況に応じて、最適な方法を選択する必要があります。