MaskedArrayのビット左シフト演算をマスターしよう！サンプルコードと代替方法付き

ma.MaskedArray.__lshift__()は、NumPyのMaskedArrayオブジェクトに対してビット左シフト演算を行うメソッドです。このメソッドは、各要素に対してビット左シフト演算を行い、結果を新しいMaskedArrayオブジェクトとして返します。

構文

ma.MaskedArray.__lshift__(other)

引数

other: ビット左シフト演算を行う値

戻り値

ビット左シフト演算の結果を新しいMaskedArrayオブジェクトとして返します。

詳細

ma.MaskedArray.__lshift__()は、以下の処理を行います。

otherを各要素のデータ型に変換します。
各要素に対してビット左シフト演算を行います。
マスクされた要素は、ビット左シフト演算の結果に関わらずマスクされたままになります。
結果を新しいMaskedArrayオブジェクトとして返します。

例

import numpy.ma as ma

a = ma.array([1, 2, 3], mask=[True, False, True])
b = 2

c = a << b
print(c)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

masked_array(data = [2, 4, --],
              mask = [True, False, True],
        fill_value = 0)

上記の例では、aの各要素に対してビット左シフト演算が行われ、結果として新しいMaskedArrayオブジェクト c が作成されています。c のデータ型は a と同じ int64 ですが、マスクは a のマスクを引き継いでいます。

ビット左シフト演算の結果がオーバーフローする可能性があります。
otherが整数以外の値である場合、TypeErrorが発生します。

import numpy.ma as ma

a = ma.array([1, 2, 3], mask=[True, False, True])
b = 2

c = a << b
print(c)

masked_array(data = [2, 4, --],
              mask = [True, False, True],
        fill_value = 0)

例2：ビット左シフト演算とマスク操作の組み合わせ

この例では、ビット左シフト演算とマスク操作を組み合わせて、特定の要素のみをビット左シフト演算します。

import numpy.ma as ma

a = ma.array([1, 2, 3, 4, 5], mask=[False, True, False, True, False])
b = 2

c = a << b
c.mask = (c.data < 4)
print(c)

masked_array(data = [2, 4, 8, --, 32],
              mask = [False, False, False, True, False],
        fill_value = 0)

例3：ビット左シフト演算とフィル値の指定

この例では、ビット左シフト演算とフィル値の指定を組み合わせて、マスクされた要素の値をビット左シフト演算の結果で埋めます。

import numpy.ma as ma

a = ma.array([1, 2, 3, 4, 5], mask=[False, True, False, True, False])
b = 2

c = a << b
c.fill_value = -1
print(c)

masked_array(data = [2, 4, 8, -1, 32],
              mask = [False, False, False, True, False],
        fill_value = -1)

MaskedArrayの詳細については、NumPyのドキュメントを参照してください。
ビット左シフト演算以外にも、ビット右シフト演算、ビットxor演算などのビット演算をMaskedArrayに対して行うことができます。
上記の例では、ma.array()関数を使用してMaskedArrayを作成しています。ma.array()関数は、データとマスクを別々に指定してMaskedArrayを作成することができます。

Numpyのビットシフト演算関数を使用する

NumPyには、numpy.bitwise_left_shift()などのビットシフト演算関数があります。これらの関数は、MaskedArrayだけでなく、通常のndarrayに対しても使用できます。

import numpy as np

a = np.ma.array([1, 2, 3], mask=[True, False, True])
b = 2

c = np.bitwise_left_shift(a, b)
print(c)

このコードは、ma.MaskedArray.__lshift__()とほぼ同じ結果を出力します。

ループを使用してビット左シフト演算を行う

以下のコードは、ループを使用して各要素に対してビット左シフト演算を行います。

import numpy.ma as ma

a = ma.array([1, 2, 3], mask=[True, False, True])
b = 2

c = ma.array(a.data << b, mask=a.mask, fill_value=a.fill_value)
print(c)

このコードは、ma.MaskedArray.__lshift__()よりも冗長ですが、より柔軟な制御が可能です。

Cythonを使用して高速化

Cythonを使用して、ma.MaskedArray.__lshift__()を高速化することができます。

import numpy as np
cimport numpy.ma as ma

def bitwise_left_shift(ma.MaskedArray a, int b):
    """
    MaskedArrayに対してビット左シフト演算を行う関数

    Args:
        a (ma.MaskedArray): ビット左シフト演算を行うMaskedArray
        b (int): ビット左シフト演算を行うシフト量

    Returns:
        ma.MaskedArray: ビット左シフト演算の結果
    """
    cdef np.ndarray[int, ndim=a.ndim] data = a.data
    cdef ma.MaskedArray result = ma.MaskedArray(data=data << b, mask=a.mask, fill_value=a.fill_value)
    return result

a = ma.array([1, 2, 3], mask=[True, False, True])
b = 2

c = bitwise_left_shift(a, b)
print(c)

このコードは、NumPyの純粋なPythonコードよりも高速に実行される可能性があります。

Cythonを使用する場合は、Cythonのインストールと設定が必要です。
上記の代替方法は、状況によってはma.MaskedArray.__lshift__()よりも非効率的な場合があります。