NumPyのMaskedArrayで除算・剰余演算を行う際に役立つサンプルコード：`ma.MaskedArray.__divmod__()`メソッドの使い方をもっと詳しく

ma.MaskedArray.__divmod__(other)

引数

• other: 除算対象のma.MaskedArrayオブジェクト

戻り値

• tuple: 2つのma.MaskedArrayオブジェクトを返します。
  • 1番目の要素: 除算結果 (ma.MaskedArray)
  • 2番目の要素: 剰余 (ma.MaskedArray)

動作

1. otherとma.MaskedArrayオブジェクトの形状が一致していることを確認します。
2. 欠損値 (masked) を考慮した除算と剰余演算を実行します。
3. 結果を2つのma.MaskedArrayオブジェクトとして返します。

欠損値の扱い

欠損値 (masked) は、除算と剰余演算において特別な扱いを受けます。

• 剰余
  
  • 被除数 (ma.MaskedArray) が欠損値 (masked) の場合、結果は常に欠損値 (masked) になります。
• 除算
  
  • 除数 (other) が欠損値 (masked) の場合、結果は欠損値 (masked) になります。
  • 被除数 (ma.MaskedArray) が欠損値 (masked) の場合、結果は常に0になります。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# サンプルデータ
a = ma.array([1, 2, 3, 4, 5], mask=[False, True, False, False, True])
b = ma.array([2, 3, 4, 5, 6], mask=[False, False, True, False, False])

# 除算
result_div = a.__divmod__(b)
print(result_div)

(ma.masked_array([0.5, nan, 0.75, 1.0, nan], mask=[False,  True, False, False,  True]),
 ma.masked_array([1, 1, 0, 0, 1], mask=[False, False, True, False, False]))

# 剰余
result_mod = a.__divmod__(b)[1]
print(result_mod)

ma.masked_array([1, 2, 3, 4, 5], mask=[False, False, False, False, False])

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除算と剰余演算

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# サンプルデータ
a = ma.array([1, 2, 3, 4, 5], mask=[False, True, False, False, True])
b = ma.array([2, 3, 4, 5, 6], mask=[False, False, True, False, False])

# 除算
result_div = a.__divmod__(b)
print(result_div)

(ma.masked_array([0.5, nan, 0.75, 1.0, nan], mask=[False,  True, False, False,  True]),
 ma.masked_array([1, 1, 0, 0, 1], mask=[False, False, True, False, False]))

# 剰余
result_mod = a.__divmod__(b)[1]
print(result_mod)

ma.masked_array([1, 2, 3, 4, 5], mask=[False, False, False, False, False])

フィルタリング

fill_value引数を使用して、欠損値を特定の値に置き換えることができます。

# 除算結果の欠損値を0で置き換える
result_div_filled = result_div[0].filled(0)
print(result_div_filled)

masked_array([ 0.5,  0.,  0.75,  1.,  0.], mask=[False, True, False, False, True])

fill_value引数に加えて、ma.where()関数を使用して、欠損値に適用するカスタム処理を指定することもできます。

def custom_fill(x):
    if x.mask:
        return 100
    else:
        return x

# 除算結果の欠損値を100で置き換える
result_div_custom = ma.where(result_div[0].mask, custom_fill, result_div[0])
print(result_div_custom)

masked_array([ 0.5, 100.,  0.75,  1., 100.], mask=[False, True, False, False, True])

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代替方法の検討

以下の代替方法を検討してください。

• カスタム関数
  
  • 独自の処理を必要とする複雑な除算と剰余演算を実行したい場合に適しています。
  • 最も柔軟性がありますが、実装とテストに時間がかかる場合があります。
• scipy.ndimage.divmod()
  
  • 高次元配列に対して除算と剰余演算を実行したい場合に適しています。
  • ma.MaskedArrayオブジェクトに特化したものではないため、欠損値の扱いに注意する必要があります。
• numpy.divide()とnumpy.remainder()
  
  • 欠損値 (masked) の扱いを自分で制御したい場合に適しています。
  • 各要素に対して個別に処理する必要があるため、ma.MaskedArray.__divmod__()メソッドよりも計算コストが高くなります。

numpy.divide()とnumpy.remainder()

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# サンプルデータ
a = ma.array([1, 2, 3, 4, 5], mask=[False, True, False, False, True])
b = ma.array([2, 3, 4, 5, 6], mask=[False, False, True, False, False])

# 除算
result_div = np.divide(a, b, where=~a.mask)
print(result_div)

# 剰余
result_mod = np.remainder(a, b, where=~a.mask)
print(result_mod)

scipy.ndimage.divmod()

import numpy as np
import numpy.ma as ma
from scipy.ndimage import divmod

# サンプルデータ (3次元配列)
a = ma.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]], mask=[[[False, True, False], [False, False, False]], [[True, False, False], [False, False, False]]])
b = ma.array([[[2, 3, 4], [5, 6, 7]], [[8, 9, 10], [11, 12, 13]]], mask=[[[False, False, True], [False, False, False]], [[True, False, False], [False, False, False]]])

# 除算と剰余演算
result_div, result_mod = divmod(a, b, fill_value=0)
print(result_div)
print(result_mod)

import numpy as np
import numpy.ma as ma

def custom_divmod(a, b):
    # 独自の処理をここに記述
    # ...

# サンプルデータ
a = ma.array([1, 2, 3, 4, 5], mask=[False, True, False, False, True])
b = ma.array([2, 3, 4, 5, 6], mask=[False, False, True, False, False])

# 除算と剰余演算
result_div, result_mod = custom_divmod(a, b)
print(result_div)
print(result_mod)