欠損値も怖くない！NumPy MaskedArrayの差分計算を徹底解説：ma.MaskedArray.__rsub__()メソッドとサンプルコード

ma.MaskedArray.__rsub__()メソッドは、NumPyのMaskedArrayオブジェクトに対して、別の数値またはMaskedArrayオブジェクトを引数として受け取り、要素ごとの差分を計算し、新しいMaskedArrayオブジェクトを返すメソッドです。

詳細

ma.MaskedArray.__rsub__()メソッドは以下の式で計算されます。

result = other - self

ここで、

• result は、計算結果となる新しいMaskedArrayオブジェクトです。
• other は、引数として渡された数値またはMaskedArrayオブジェクトです。
• self は、ma.MaskedArray.__rsub__()メソッドを呼び出すMaskedArrayオブジェクトです。

引数

ma.MaskedArray.__rsub__()メソッドは以下の引数を受け取ります。

• other: 数値またはMaskedArrayオブジェクト

戻り値

ma.MaskedArray.__rsub__()メソッドは、新しいMaskedArrayオブジェクトを返します。

マスク処理

ma.MaskedArray.__rsub__()メソッドは、マスク処理を考慮して計算を行います。

• self または other のいずれかの要素がマスクされている場合、result の要素はマスクされます。
• self と other の両方の要素がマスクされていない場合、result の要素もマスクされません。

例

以下の例は、ma.MaskedArray.__rsub__()メソッドの使い方を示しています。

import numpy.ma as ma

# Create two MaskedArrays
a = ma.array([10, 20, 30], mask=[True, False, True])
b = ma.array([5, 10, 15], mask=[False, True, False])

# Calculate the difference
c = a - b

# Print the result
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 = [5.0  nan 15.0],
              mask = [False  True  False],
              fill_value = 1e+20)

上記の例では、a と b の両方の要素がマスクされていないため、c の要素もマスクされません。

---

import numpy.ma as ma

# Create two MaskedArrays with different sizes
a = ma.array([10, 20, 30], mask=[True, False, True])
b = ma.array([5, 10], mask=[False, True])

# Calculate the difference
c = a - b

# Print the result
print(c)

masked_array(data = [5.0 10.0 nan],
              mask = [False False  True],
              fill_value = 1e+20)

上記の例では、a のサイズは 3 であり、b のサイズは 2 であるため、c のサイズは 3 になります。c の要素は、a と b の対応する要素の差分で計算されます。b の要素数が a の要素数よりも少ないため、c の最後の要素は nan になります。

例2：欠損値を含むMaskedArrayオブジェクトの差分

以下の例は、欠損値を含むMaskedArrayオブジェクトの差分を計算する方法を示しています。

import numpy.ma as ma

# Create two MaskedArrays with missing values
a = ma.array([10, 20, ma.masked, 30], mask=[True, False, True, False])
b = ma.array([5, 10, 15], mask=[False, True, False])

# Calculate the difference
c = a - b

# Print the result
print(c)

masked_array(data = [5.0  nan nan 15.0],
              mask = [False  True  True  False],
              fill_value = 1e+20)

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代替方法

以下に、ma.MaskedArray.__rsub__()メソッドの代替方法として考えられる方法をいくつか紹介します。

numpy.subtract()関数

numpy.subtract()関数は、NumPy配列に対して要素ごとの差分を計算する関数です。MaskedArrayオブジェクトに対して直接使用することはできませんが、以下のようにfill_value引数を使用してMaskedArrayオブジェクトと組み合わせて使用することができます。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# Create two MaskedArrays
a = ma.array([10, 20, 30], mask=[True, False, True])
b = ma.array([5, 10, 15], mask=[False, True, False])

# Calculate the difference using numpy.subtract()
c = np.subtract(a, b, fill_value=a.fill_value)

# Print the result
print(c)

masked_array(data = [5.0  nan 15.0],
              mask = [False  True  False],
              fill_value = 1e+20)

ループによる要素ごとの計算

以下の例は、ループを使用してMaskedArrayオブジェクトの要素ごとの差分を計算する方法を示しています。

import numpy.ma as ma

# Create two MaskedArrays
a = ma.array([10, 20, 30], mask=[True, False, True])
b = ma.array([5, 10, 15], mask=[False, True, False])

# Calculate the difference element-wise using a loop
c = ma.array(np.empty_like(a))
for i in range(a.size):
    if not a.mask[i] and not b.mask[i]:
        c[i] = a[i] - b[i]
    else:
        c[i] = ma.masked

# Print the result
print(c)

masked_array(data = [5.0  nan 15.0],
              mask = [False  True  False],
              fill_value = 1e+20)

scipy.ndimage.subtract()関数

import scipy.ndimage as ndimage
import numpy.ma as ma

# Create two MaskedArrays
a = ma.array([10, 20, 30], mask=[True, False, True])
b = ma.array([5, 10, 15], mask=[False, True, False])

# Calculate the difference using scipy.ndimage.subtract()
c = ndimage.subtract(a, b, fill_value=a.fill_value)

# Print the result
print(c)

masked_array(data = [5.0  nan 15.0],
              mask = [False  True  False],
              fill_value = 1e+20)

それぞれの方法の比較

それぞれの方法には、それぞれ長所と短所があります。

• ループによる要素ごとの計算
  • 長所: 最も柔軟な方法です
• numpy.subtract()関数
  • 長所: ma.MaskedArray.__rsub__()メソッドよりも処理速度が速い場合があります。
  • 短所: fill_value引数を使用してMaskedArrayオブジェクトと組み合わせて使用する必要があるため、やや複雑なコードになります。
• ma.MaskedArray.__rsub__()メソッド
  • 長所: 最も簡潔でわかりやすい方法です。
  • 短所: 他の方法よりも処理速度が遅い場合があります。