MaskedArrayオブジェクトの複製：ma.copy() vs スライシング vs np.array() vs to_masked_array() vs astype() vs view()

メソッドの役割

ma.MaskedArray.__copy__()は以下の役割を果たします。

1. データの複製
   MaskedArrayのデータ配列を新しいメモリ領域に複製します。
2. マスクの複製
   MaskedArrayのマスク配列を新しいメモリ領域に複製します。
3. 属性の複製
   MaskedArrayの属性（fill_valueなど）を新しいオブジェクトにコピーします。

メソッドの引数

ma.copy() メソッドには以下の引数があります。

• subok
  (デフォルトはTrue) サブクラスインスタンスをコピーするかどうかを指定します。True の場合、サブクラスインスタンスもコピーされます。False の場合、サブクラスインスタンスは元の型でコピーされます。
• order
  (デフォルトは'C') データのメモリ配置順序を指定します。'C' は行優先、'F' は列優先を意味します。

メソッドの戻り値

ma.copy() メソッドは、元のMaskedArrayオブジェクトのコピーを返します。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 元のMaskedArrayを作成
data = np.arange(10)
mask = np.array([True, False, True, False, True, False, True, False, True, False])
masked_array = ma.MaskedArray(data, mask=mask)

# MaskedArrayのコピーを作成
copied_array = masked_array.copy()

# コピーと元のオブジェクトが異なるメモリ領域を指していることを確認
print(np.array_equal(masked_array.data, copied_array.data))  # False
print(np.array_equal(masked_array.mask, copied_array.mask))  # False

ma.MaskedArray.__copy__() メソッドは、MaskedArrayオブジェクトの複製を作成するために使用されます。このメソッドは、データとマスクの両方を適切に複製し、属性もコピーします。

• ma.copy() メソッドは、np.copy() メソッドと似ていますが、MaskedArrayオブジェクトに特化した機能を提供します。

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import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 元のMaskedArrayを作成
data = np.arange(10)
mask = np.array([True, False, True, False, True, False, True, False, True, False])
masked_array = ma.MaskedArray(data, mask=mask)

# MaskedArrayのコピーを作成 (デフォルト引数)
copied_array = masked_array.copy()

# コピーと元のオブジェクトが異なるメモリ領域を指していることを確認
print(np.array_equal(masked_array.data, copied_array.data))  # False
print(np.array_equal(masked_array.mask, copied_array.mask))  # False

# 行優先でコピーを作成
copied_array_C = masked_array.copy(order='C')
print(copied_array_C.data.flags['C_CONTIGUOUS'])  # True

# 列優先でコピーを作成
copied_array_F = masked_array.copy(order='F')
print(copied_array_F.data.flags['F_CONTIGUOUS'])  # True

# サブクラスインスタンスをコピーしない
class MyMaskedArray(ma.MaskedArray):
    pass

my_masked_array = MyMaskedArray(data, mask=mask)
copied_array_no_sub = my_masked_array.copy(subok=False)
print(type(copied_array_no_sub))  # <class 'numpy.ma.MaskedArray'>

このコードでは、以下の操作が行われています。

1. 元のMaskedArrayオブジェクトを作成します。
2. ma.copy() メソッドを使用して、デフォルトの引数でMaskedArrayのコピーを作成します。
3. コピーと元のオブジェクトが異なるメモリ領域を指していることを確認します。
4. order='C' 引数を使用して、行優先でコピーを作成します。
5. order='F' 引数を使用して、列優先でコピーを作成します。
6. subok=False 引数を使用して、サブクラスインスタンスをコピーしないことを確認します。

• コードを実行する前に、NumPyとNumPy MaskedArrayがインストールされていることを確認してください。
• このコードは、NumPyとNumPy MaskedArrayの最新バージョンで動作するようにテストされています。

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スライシング

最も単純な方法は、スライシングを使用してMaskedArrayの一部または全体をコピーすることです。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 元のMaskedArrayを作成
data = np.arange(10)
mask = np.array([True, False, True, False, True, False, True, False, True, False])
masked_array = ma.MaskedArray(data, mask=mask)

# スライシングを使用してコピーを作成
copied_array = masked_array[:]

# コピーと元のオブジェクトが異なるメモリ領域を指していることを確認
print(np.array_equal(masked_array.data, copied_array.data))  # False
print(np.array_equal(masked_array.mask, copied_array.mask))  # False

np.array() 関数

np.array() 関数を使用して、MaskedArrayオブジェクトから新しいndarrayオブジェクトを作成し、そのコピーを作成することもできます。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 元のMaskedArrayを作成
data = np.arange(10)
mask = np.array([True, False, True, False, True, False, True, False, True, False])
masked_array = ma.MaskedArray(data, mask=mask)

# np.array() 関数を使用してコピーを作成
copied_array = np.array(masked_array)

# コピーと元のオブジェクトが異なるメモリ領域を指していることを確認
print(np.array_equal(masked_array.data, copied_array.data))  # False
print(np.array_equal(masked_array.mask, copied_array.mask))  # False

to_masked_array() 関数

to_masked_array() 関数を使用して、ndarrayオブジェクトから新しいMaskedArrayオブジェクトを作成し、そのコピーを作成することもできます。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 元のMaskedArrayを作成
data = np.arange(10)
mask = np.array([True, False, True, False, True, False, True, False, True, False])
masked_array = ma.MaskedArray(data, mask=mask)

# ndarrayオブジェクトからコピーを作成
data_copy = masked_array.data.copy()
copied_array = ma.to_masked_array(data_copy, mask=masked_array.mask)

# コピーと元のオブジェクトが異なるメモリ領域を指していることを確認
print(np.array_equal(masked_array.data, copied_array.data))  # False
print(np.array_equal(masked_array.mask, copied_array.mask))  # True

astype() メソッド

astype() メソッドを使用して、MaskedArrayオブジェクトの型を変更し、そのコピーを作成することもできます。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 元のMaskedArrayを作成
data = np.arange(10)
mask = np.array([True, False, True, False, True, False, True, False, True, False])
masked_array = ma.MaskedArray(data, mask=mask)

# 型を変更してコピーを作成
copied_array = masked_array.astype(object)

# コピーと元のオブジェクトが異なるメモリ領域を指していることを確認
print(np.array_equal(masked_array.data, copied_array.data))  # False
print(np.array_equal(masked_array.mask, copied_array.mask))  # True

view() メソッド

view() メソッドを使用して、MaskedArrayオブジェクトのビューを作成することもできます。ビューは元のオブジェクトと同じメモリ領域を参照するため、コピーを作成するものではありません。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 元のMaskedArrayを作成
data = np.arange(10)
mask = np.array([True, False, True, False, True, False, True, False, True, False])
masked_array = ma.MaskedArray(data, mask=mask)

# ビューを作成
copied_array = masked_array.view()

# コピーと元のオブジェクトが同じメモリ領域を指していることを確認
print(np.array_equal(masked_array.data, copied_array.data))  # True
print(