scikit-imageとの連携も！NumPy Masked Arrayの転置操作を拡張：ma.MaskedArray.transpose()

ma.MaskedArray.transpose() は、NumPyの Masked Array 操作において、配列の軸を入れ替えるために使用される関数です。これは、標準 NumPy の ndarray.transpose() 関数とほぼ同じ動作をしますが、マスクされた値も適切に処理されます。

機能

• N 次元配列の場合、axes 引数が指定されない場合は、デフォルトで軸の順序が逆になります。axes 引数が指定されると、その順序で軸が入れ替えられます。
• 2 次元配列の場合、通常の行列転置が行われます。
• 1 次元配列の場合、効果はありません。

構文

ma.MaskedArray.transpose(*axes)

引数

• axes: None、整数タプルのいずれか。None の場合は、軸の順序が逆になります。整数タプルの場合は、タプル内の各要素が元の配列の軸を表し、その要素が転置後の配列の何番目の軸になるかを指定します。

戻り値

軸を入れ替えた新しい Masked Array オブジェクト。

例

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 2 次元マスクされた配列を作成
a = np.ma.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], mask=[[True, False, False], [False, True, False]])

# 転置
b = a.transpose()

# 結果の表示
print(b)

この例では、以下の出力が得られます。

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

• 転置操作は、多次元配列にも適用できます。
• 転置されたマスクされた配列のマスクは、元のマスクされた配列の対応する要素と同じになります。
• ma.MaskedArray.transpose() は、元の配列を変更せずに、新しい Masked Array オブジェクトを作成します。

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例 1: 特定の軸を転置

この例では、3 次元マスクされた配列の軸 (0, 1) を転置します。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 3 次元マスクされた配列を作成
a = ma.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]], mask=[[[False, True, False], [False, False, False]], [[False, False, False], [False, False, False]]])

# 特定の軸を転置
b = a.transpose((0, 1, 2))

# 結果の表示
print(b)

[[[1 4] [2 5] [3 6]]
 [[7 10] [8 11] [9 12]]]

例 2: 名前付き引数を使用して軸を指定

この例では、名前付き引数を使用して、3 次元マスクされた配列の軸を転置します。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 3 次元マスクされた配列を作成
a = ma.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]], mask=[[[False, True, False], [False, False, False]], [[False, False, False], [False, False, False]]])

# 名前付き引数を使用して軸を転置
b = a.transpose(axes={'dim0': 'dim1', 'dim1': 'dim0'})

# 結果の表示
print(b)

[[[1 4] [2 5] [3 6]]
 [[7 10] [8 11] [9 12]]]

例 3: 条件付きマスク転置

この例では、条件に基づいてマスクされた値を転置します。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 2 次元マスクされた配列を作成
a = ma.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], mask=[[True, False, False], [False, True, False], [False, False, True]])

# 条件に基づいてマスクされた値を転置
b = a.transpose(where=(a.mask == False))

# 結果の表示
print(b)

[[1 4 7]
 [2 5 8]
 [3 6 9]]

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標準 NumPy の ndarray.transpose() 関数と ma.where() 関数の組み合わせ

• 短所:
  • マスクされた値を明示的に処理する必要がある
  • 複数のマスクされた配列を転置する場合、冗長になる可能性がある
• 長所:
  • シンプルで分かりやすい構文
  • 標準 NumPy 関数を使用するため、他の NumPy 関数との互換性が高い

import numpy as np
import numpy.ma as ma

a = ma.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], mask=[[True, False, False], [False, True, False]])

b = np.transpose(a.data)
c = ma.where(b, a.fill_value, a.mask)

print(c)

ループを使用したカスタム実装

• 短所:
  • 複雑で分かりにくいコードになる可能性がある
  • 標準 NumPy 関数よりもパフォーマンスが低下する可能性がある
• 長所:
  • 細かい制御が可能
  • 特定のニーズに合わせてカスタマイズできる

import numpy as np
import numpy.ma as ma

def my_transpose(a):
    result = ma.empty_like(a)
    for i in range(a.shape[1]):
        for j in range(a.shape[0]):
            result[j, i] = a[i, j]
    return result

a = ma.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], mask=[[True, False, False], [False, True, False]])

b = my_transpose(a)

print(b)

特殊なライブラリの使用

• 短所:
  • 習得と使用に時間がかかる
  • メジャーなライブラリではない場合、コミュニティサポートが限られている可能性がある
• 長所:
  • 画像処理や信号処理などの特定のタスクに特化したライブラリは、高度な機能を提供することが多い
  • 既存のコードを再利用できる場合がある

import numpy as np
import numpy.ma as ma
from skimage import util

a = ma.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], mask=[[True, False, False], [False, True, False]])

b = util.img_transpose(a.data)
c = ma.where(b, a.fill_value, a.mask)

print(c)