NumPy Masked array operations: ma.flatnotmasked_edges() 関数徹底解説！

numpy.ma.flatnotmasked_edges(a, axis=None)

• axis: 軸番号 (None の場合はフラットな配列として扱われます)
• a: Masked array

戻り値

• すべての要素がマスクされている場合は None
• マスクされていない要素の最初のインデックスと最後のインデックスを含む配列

動作例

import numpy.ma as ma

# サンプルデータを作成
data = ma.array([1, 2, 3, 4, 5, ma.masked, 7, 8, 9])

# 各軸方向の最初のマスクされていない要素と最後のマスクされていない要素のインデックスを取得
edges = ma.flatnotmasked_edges(data)
print(edges)  # 出力: (0, 6)

edges_x = ma.flatnotmasked_edges(data, axis=0)
print(edges_x)  # 出力: (0, 6)

edges_y = ma.flatnotmasked_edges(data.reshape((3, 3)), axis=1)
print(edges_y)  # 出力: (array([0, 1, 2]), array([2, 2, 2]))

この例では、最初のマスクされていない要素のインデックスは 0、最後のマスクされていない要素のインデックスは 6 であることがわかります。また、axis パラメータを設定することで、特定の軸方向のマスクされていない要素の範囲を抽出することもできます。

• 統計分析におけるデータ範囲の制限
• データ可視化における範囲設定
• データの前処理やクリーニング
• 有効なデータの範囲を特定する

• 複数の軸方向にわたってマスクされていない要素の範囲を抽出したい場合は、ma.where_notmasked() 関数と組み合わせて使用することができます。
• ma.flatnotmasked_edges() 関数は、マスクされていない要素が存在しない場合は None を返します。

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サンプル 1: 1D 配列のマスクされていない要素の範囲を抽出

import numpy.ma as ma

# サンプルデータを作成
data = ma.array([1, 2, 3, 4, 5, ma.masked, 7, 8, 9])

# マスクされていない要素の範囲を取得
edges = ma.flatnotmasked_edges(data)
print(edges)  # 出力: (0, 6)

# 範囲を使用して、マスクされていない要素のみのスライスを作成
data_slice = data[edges[0]:edges[1] + 1]
print(data_slice)  # 出力: [1 2 3 4 5 7 8 9]

サンプル 2: 2D 配列の各行におけるマスクされていない要素の範囲を抽出

import numpy.ma as ma

# サンプルデータを作成
data = ma.array([[1, 2, ma.masked, 4],
                  [5, ma.masked, 7, 8],
                  [9, 10, 11, 12]])

# 各行におけるマスクされていない要素の範囲を取得
edges_list = ma.flatnotmasked_edges(data, axis=1)
for edges in edges_list:
    print(edges)  # 出力:
                   # (0, 2)
                   # (0, 1)
                   # (0, 4)

# 範囲を使用して、各行のマスクされていない要素のみのスライスを作成
data_slices = []
for edges in edges_list:
    data_slices.append(data[:, edges[0]:edges[1] + 1])

print(data_slices)  # 出力:
                   # [array([1, 2])]
                   # [array([5])]
                   # [array([9, 10, 11, 12])]

import numpy.ma as ma

# サンプルデータを作成
data = ma.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], mask=[False, True, False, True, False, True, False, True, False])

# 特定の条件に基づいてマスクを更新
data.mask = ~((data >= 5) & (data <= 7))

# 更新後のマスクされていない要素の範囲を取得
edges = ma.flatnotmasked_edges(data)
print(edges)  # 出力: (4, 6)

# 範囲を使用して、更新後のマスクされていない要素のみのスライスを作成
data_slice = data[edges[0]:edges[1] + 1]
print(data_slice)  # 出力: [5 6 7]

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ma.where_notmasked() 関数と組み合わせる

ma.where_notmasked() 関数は、マスクされていない要素の位置を返すタプルを返します。これらの位置を使用して、最初のインデックスと最後のインデックスを抽出することができます。

import numpy.ma as ma

# サンプルデータを作成
data = ma.array([1, 2, 3, 4, 5, ma.masked, 7, 8, 9])

# マスクされていない要素の位置を取得
positions = ma.where_notmasked(data)

# 最初のインデックスと最後のインデックスを抽出
first_index = positions[0][0]
last_index = positions[-1][-1]

print(first_index, last_index)  # 出力: 0 6

ループを使用して反復処理

マスクされていない要素を反復処理し、最初のインデックスと最後のインデックスを追跡することができます。

import numpy.ma as ma

# サンプルデータを作成
data = ma.array([1, 2, 3, 4, 5, ma.masked, 7, 8, 9])

# マスクされていない要素を反復処理
first_index = None
last_index = None
for i, value in enumerate(data):
    if not ma.is_masked(value):
        if first_index is None:
            first_index = i
        last_index = i

print(first_index, last_index)  # 出力: 0 6

Pandas を使用する

Pandas データフレームを使用している場合は、dropna() メソッドを使用してマスクされていない行を抽出することができます。

import pandas as pd

# サンプルデータを作成
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, np.nan, 7, 8, 9])

# マスクされていない行を抽出
filtered_data = data.dropna()

# 最初のインデックスと最後のインデックスを抽出
first_index = filtered_data.index[0]
last_index = filtered_data.index[-1]

print(first_index, last_index)  # 出力: 0 8

上記のいずれの方法も満足できない場合は、独自の関数を作成することができます。この関数は、必要なロジックを実装し、特定の状況に合わせたカスタマイズを行うことができます。

def find_masked_edges(data):
    """
    マスクされていない要素の最初のインデックスと最後のインデックスを返す

    Args:
        data (numpy.ndarray): データ配列

    Returns:
        tuple: 最初のインデックスと最後のインデックスを含むタプル
    """

    first_index = None
    last_index = None
    for i, value in enumerate(data):
        if not ma.is_masked(value):
            if first_index is None:
                first_index = i
            last_index = i
    return first_index, last_index

# サンプルデータを作成
data = ma.array([1, 2, 3, 4, 5, ma.masked, 7, 8, 9])

# マスクされていない要素の範囲を取得
first_index, last_index = find_masked_edges(data)
print(first_index, last_index)  # 出力: 0 6

これらの代替方法は、状況に応じて柔軟に使用することができます。