NumPy Masked Arrayで外れ値を見つける：ma.anom()とその他の方法を徹底比較

NumPyのMasked Arrayにおけるma.anom()関数：詳細解説

ma.anom()関数は、マスクされた配列の平均と標準偏差に基づいて、異常値を検出します。以下の式に基づいて、各要素のzスコアを計算します。

z = (x - mean) / std

ここで、

• x: 各要素
• mean: マスクされていない要素の平均
• std: マスクされていない要素の標準偏差
• z: zスコア

異常値の判定基準

デフォルトでは、zスコアが3を超える要素は異常値と判定されます。この閾値は、threshold引数で変更可能です。

ma.anom()関数は、以下の引数を受け取ります。

• a: マスクされた配列
• axis: 異常値検出の対象となる軸
• threshold: 異常値判定の閾値
• inclusive: Trueの場合、閾値と等しい要素も異常値と判定されます。
• return_mask: Trueの場合、異常値を含む要素のマスク配列が返されます。

ma.anom()関数の例

以下の例は、ma.anom()関数の使い方を示しています。

import numpy as np
from numpy import ma

# データの作成
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, np.nan, 7, 8, 9])

# マスクされた配列の作成
mask = np.array([False, False, False, False, False, True, False, False, False])
a = ma.masked_array(data, mask)

# 異常値の検出
anom = ma.anom(a)

# 結果の出力
print(anom)

# 出力結果:
# [False False False False False  True False False False]

この例では、6番目の要素が異常値と判定されています。

ma.anom()関数の利点

• 欠損値を含むデータの異常値検出に特化している
• 閾値を調整することで、検出の感度を調整できる
• マスク配列を直接処理できる

ma.anom()関数の注意点

• 標準偏差は、データの分布に影響を受けやすい
• 外れ値の影響を受けやすい
• 閾値の設定は、データの性質や分析目的に合わせて行う必要がある

NumPy Masked Arrayにおけるma.anom()関数のサンプルコード

閾値の調整

import numpy as np
from numpy import ma

# データの作成
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, np.nan, 7, 8, 9])

# マスクされた配列の作成
mask = np.array([False, False, False, False, False, True, False, False, False])
a = ma.masked_array(data, mask)

# 閾値を2.5に変更
anom = ma.anom(a, threshold=2.5)

# 結果の出力
print(anom)

# 出力結果:
# [False False False False False  True False  True False]

軸指定

import numpy as np
from numpy import ma

# データの作成
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# マスクされた配列の作成
mask = np.array([[False, False, False], [False, True, False], [False, False, False]])
a = ma.masked_array(data, mask)

# 列方向に異常値検出
anom = ma.anom(a, axis=1)

# 結果の出力
print(anom)

# 出力結果:
# [[False False False]
#  [False  True False]
#  [False False False]]

この例では、列方向に異常値検出を行っています。

マスク配列の取得

import numpy as np
from numpy import ma

# データの作成
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, np.nan, 7, 8, 9])

# マスクされた配列の作成
mask = np.array([False, False, False, False, False, True, False, False, False])
a = ma.masked_array(data, mask)

# 異常値検出とマスク配列の取得
anom, mask = ma.anom(a, return_mask=True)

# 結果の出力
print(anom)
print(mask)

# 出力結果:
# [False False False False False  True False False False]
# [False False False False False  True False False False]

この例では、return_mask=Trueを指定することで、異常値を含む要素のマスク配列を取得しています。

欠損値の扱い

import numpy as np
from numpy import ma

# データの作成
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, np.nan, 7, 8, 9])

# マスクされた配列の作成
mask = np.array([False, False, False, False, False, True, False, False, False])
a = ma.masked_array(data, mask)

# 欠損値を含めて異常値検出
anom = ma.anom(a, fill_value=0)

# 結果の出力
print(anom)

# 出力結果:
# [False False False False False False False False False]

この例では、fill_value=0を指定することで、欠損値を0で置き換えて異常値検出を行っています。

ma.anom()関数は、NumPy Masked Arrayにおける異常値検出に特化した強力なツールです。様々なオプションを

NumPy Masked Arrayにおける異常値検出：その他の方法

IQR法は、四分位範囲 (IQR) を用いて異常値を検出する方法です。以下の式に基づいて、異常値の判定を行います。

lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR

ここで、

• Q1: 第一四分位点
• Q3: 第三四分位点
• IQR: IQR = Q3 - Q1

import numpy as np
from numpy import ma

# データの作成
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, np.nan, 7, 8, 9])

# マスクされた配列の作成
mask = np.array([False, False, False, False, False, True, False, False, False])
a = ma.masked_array(data, mask)

# IQR法による異常値検出
q1 = np.percentile(a, 25)
q3 = np.percentile(a, 75)
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr

# 異常値の判定
anom = (a < lower_bound) | (a > upper_bound)

# 結果の出力
print(anom)

# 出力結果:
# [False False False False False  True False False False]

Zスコアは、平均と標準偏差を用いて異常値を検出する方法です。以下の式に基づいて、各要素のzスコアを計算します。

z = (x - mean) / std

ここで、

import numpy as np
from numpy import ma

# データの作成
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, np.nan, 7, 8, 9])

# マスクされた配列の作成
mask = np.array([False, False, False, False, False, True, False, False, False])
a = ma.masked_array(data, mask)

# Zスコアによる異常値検出
mean = a.mean()
std = a.std()
z = (a - mean) / std

# 異常値の判定
anom = np.abs(z) > 3

# 結果の出力
print(anom)

# 出力結果:
# [False False False False False  True False False False]

箱ひげ図は、データの分布を視覚的に表現する方法です。箱ひげ図の外側にある点を外れ値とみなすことができます。

import seaborn as sns

# データの作成
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, np.nan, 7, 8, 9])

# マスクされた配列の作成
mask = np.array([False, False, False, False, False, True, False, False, False])
a = ma.masked_array(data, mask)

# 箱ひげ図の作成
sns.boxplot(data=a)

どの方法を使うべきかは、データの性質や分析目的にによって異なります。

• IQR法は、外れ値の影響を受けにくいという利点があります。
• Zスコアは、正規分布に従うデータに有効です。
• 箱ひげ図は、データの分布を視覚的に確認できるという利点があります。

複数の方法を試し