NumPy Masked Array Operations:ma.zeros()のオプション解説
NumPyのMasked Array Operationsにおけるma.zeros()の解説
ma.zeros() は、Masked Array の新しいインスタンスを作成する関数です。この関数は、指定された形状とデータ型を持つ、すべての要素が 0 で初期化されたマスクされた配列を生成します。
ma.zeros() の使い方
ma.zeros() の基本的な使い方は以下の通りです。
import numpy as np
from numpy import ma
# 形状(3, 2) の、データ型が float64 のマスクされた配列を作成
arr = ma.zeros((3, 2), dtype=np.float64)
# 配列の内容を確認
print(arr)
# 出力:
# [[0. 0.]
# [0. 0.]
# [0. 0.]]
上記のように、ma.zeros() は、形状とデータ型を指定することで、マスクされた配列を作成できます。
オプション引数
ma.zeros() は、いくつかのオプション引数を受け付けます。
- fill_value: マスクされた要素の値を指定します。デフォルトは 0 です。
- dtype: 配列のデータ型を指定します。デフォルトは float64 です。
- order: 配列のメモリ配置順序を指定します。デフォルトは 'C' です。
これらのオプション引数を使って、さまざまなマスクされた配列を作成できます。
例
以下は、ma.zeros() のオプション引数を使って、さまざまなマスクされた配列を作成する例です。
# fill_value を 1 に設定
arr = ma.zeros((3, 2), fill_value=1)
print(arr)
# 出力:
# [[1. 1.]
# [1. 1.]
# [1. 1.]]
# dtype を int32 に設定
arr = ma.zeros((3, 2), dtype=np.int32)
print(arr)
# 出力:
# [[0 0]
# [0 0]
# [0 0]]
# order を 'F' に設定
arr = ma.zeros((3, 2), order='F')
print(arr)
# 出力:
# [[0. 0.]
# [0. 0.]
# [0. 0.]]
NumPy ma.zeros() のサンプルコード
import numpy as np
from numpy import ma
# 形状(3, 2) の、データ型が float64 のマスクされた配列を作成
arr = ma.zeros((3, 2), dtype=np.float64)
# 配列の内容を確認
print(arr)
# 出力:
# [[0. 0.]
# [0. 0.]
# [0. 0.]]
fill_value オプション
# fill_value を 1 に設定
arr = ma.zeros((3, 2), fill_value=1)
print(arr)
# 出力:
# [[1. 1.]
# [1. 1.]
# [1. 1.]]
dtype オプション
# dtype を int32 に設定
arr = ma.zeros((3, 2), dtype=np.int32)
print(arr)
# 出力:
# [[0 0]
# [0 0]
# [0 0]]
order オプション
# order を 'F' に設定
arr = ma.zeros((3, 2), order='F')
print(arr)
# 出力:
# [[0. 0.]
# [0. 0.]
# [0. 0.]]
マスクされた要素へのアクセス
# マスクされた要素へのアクセスは、通常の配列と同じように行えます
arr[0, 0] = 1
# マスクされた要素の値を確認
print(arr[0, 0])
# 出力:
# 1
# マスクの状態を確認
print(arr.mask)
# 出力:
# [[False False]
# [ True True]
# [ True True]]
マスク操作
# マスクされた要素をすべて True に設定
arr.mask = True
# マスクの状態を確認
print(arr.mask)
# 出力:
# [[ True True]
# [ True True]
# [ True True]]
# 特定の要素のマスクを解除
arr[0, 0] = ma.masked
# マスクの状態を確認
print(arr.mask)
# 出力:
# [[False False]
# [ True True]
# [ True True]]
欠損値の処理
# 欠損値の平均値を計算
mean = np.mean(arr, axis=0)
# 欠損値を含む要素を除いて平均値を計算
mean = np.ma.mean(arr, axis=0)
# 欠損値を無視して平均値を計算
mean = np.ma.average(arr, axis=0)
算術演算
# マスクされた配列同士の演算
arr1 = ma.zeros((3, 2))
arr2 = ma.zeros((3, 2))
# 加算
arr3 = arr1 + arr2
# 乗算
arr4 = arr1 * arr2
# 減算
arr5 = arr1 - arr2
# 除算
arr6 = arr1 / arr2
比較演算
# マスクされた配列同士の比較
arr1 = ma.zeros((3, 2))
arr2 = ma.zeros((3, 2))
# 等価
arr3 = arr1 == arr2
# 不等価
arr4 = arr1 != arr2
# 大小比較
arr5 = arr1 > arr2
# 小小比較
arr6 = arr1 < arr2
その他の関数
# マスクされた要素の数を取得
count = ma.count(arr)
# マスクされた要素の合計値を取得
sum = ma.sum(arr)
# マスクされた要素の最大値を取得
max = ma.max(arr)
# マスクされた要素の最小値を取得
min = ma.min(arr)
ma.zeros() は、NumPy の Masked Array Operations において、欠損値を含むデータの処理に役立つ関数です。形状とデータ型を指定することで、さまざまなマスクされた配列
NumPy Masked Array の作成方法
np.array() から作成
import numpy as np
from numpy import ma
# 通常の NumPy 配列を作成
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# マスクを作成
mask = np.array([[False, True], [True, False]])
# マスクされた配列を作成
masked_arr = ma.array(arr, mask=mask)
# マスクされた配列の内容を確認
print(masked_arr)
# 出力:
# [[1 --]
# [-- 4]]
np.ma.masked_array() から作成
# マスクされた配列を作成
masked_arr = np.ma.masked_array([[1, 2], [3, 4]], mask=[[False, True], [True, False]])
# マスクされた配列の内容を確認
print(masked_arr)
# 出力:
# [[1 --]
# [-- 4]]
fill_value オプション
ma.zeros() と同様に、np.array() と np.ma.masked_array() でも fill_value オプションを使って、マスクされた要素の値を設定できます。
# マスクされた要素の値を 99 に設定
masked_arr = np.ma.masked_array([[1, 2], [3, 4]], mask=[[False, True], [True, False]], fill_value=99)
# マスクされた配列の内容を確認
print(masked_arr)
# 出力:
# [[1 99]
# [99 4]]
dtype オプション
ma.zeros() と同様に、np.array() と np.ma.masked_array() でも dtype オプションを使って、マスクされた配列のデータ型を設定できます。
# マスクされた配列のデータ型を int32 に設定
masked_arr = np.ma.masked_array([[1, 2], [3, 4]], mask=[[False, True], [True, False]], dtype=np.int32)
# マスクされた配列の内容を確認
print(masked_arr)
# 出力:
# [[1 99]
# [99 4]]
その他の方法
- np.ma.frombuffer(): バッファからマスクされた配列を作成
- np.ma.fromfile(): ファイルからマスクされた配列を作成
- np.ma.fromrecords(): レコード配列からマスクされた配列を作成
ma.zeros() 以外にも、NumPy Masked Array を作成する方法はいくつかあります。ニーズに合わせて最適な方法を選択してください。
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