マスクされた領域も逃さない！NumPy Masked Array：ma.notmasked_edges() 関数で非マスク要素を徹底探索

機能

• すべての値がマスクされている場合は None を返します。
• 軸に沿って非マスクされた要素を検索できます。
• 1D および多重次元配列に対応します。
• マスクされた配列における最初の非マスクされた要素と最後の非マスクされた要素の位置を特定します。

構文

numpy.ma.notmasked_edges(a, axis=None)

引数

• axis: 軸番号 (デフォルトは None で、平坦化された配列に適用されます)
• a: Masked Array

戻り値

• None: すべての値がマスクされている場合
• 1D マスクされた配列: 最初の非マスクされた要素と最後の非マスクされた要素のインデックスを含むタプル

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 1D マスクされた配列を作成
a = ma.array([1, 2, ma.masked, 4, 5, ma.masked, 7, 8])

# 最初の非マスクされた要素と最後の非マスクされた要素の位置を特定
edges = ma.notmasked_edges(a)
print(edges)  # 出力: (1, 6)

# 特定の軸に沿って非マスクされた要素を検索
b = ma.array([[1, 2, ma.masked], [4, 5, ma.masked], [7, 8, ma.masked]], dtype=np.float64)
edges_along_axis1 = ma.notmasked_edges(b, axis=1)
print(edges_along_axis1)  # 出力: [(0, 1), (0, 1), (0, 2)]

• 関連する関数として ma.flatnotmasked_edges() があり、これは 1D マスクされた配列における最初の非マスクされた要素と最後の非マスクされた要素の位置を返します。
• ma.notmasked_edges() 関数は、マスクされた要素の連続領域を特定するために使用できます。

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1D マスクされた配列における非マスクされた要素の最初のインデックスと最後のインデックスを特定

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 1D マスクされた配列を作成
a = ma.array([1, 2, ma.masked, 4, 5, ma.masked, 7, 8])

# 最初の非マスクされた要素と最後の非マスクされた要素の位置を特定
edges = ma.notmasked_edges(a)
print(edges)  # 出力: (1, 6)

この例では、ma.notmasked_edges() 関数は、最初の非マスクされた要素がインデックス 1 にあり、最後の非マスクされた要素がインデックス 6 にあることを示します。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 2D マスクされた配列を作成
b = ma.array([[1, 2, ma.masked], [4, 5, ma.masked], [7, 8, ma.masked]], dtype=np.float64)

# 各行における最初の非マスクされた要素と最後の非マスクされた要素の位置を特定
edges_along_rows = ma.notmasked_edges(b, axis=0)
print(edges_along_rows)  # 出力: [(0, 1), (0, 1), (0, 2)]

# 各列における最初の非マスクされた要素と最後の非マスクされた要素の位置を特定
edges_along_columns = ma.notmasked_edges(b, axis=1)
print(edges_along_columns)  # 出力: [(0, 2), (0, 2), (0, 2)]

この例では、ma.notmasked_edges() 関数は、各行と各列における最初の非マスクされた要素と最後の非マスクされた要素の位置を特定します。

マスクされた要素の連続領域を特定

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 1D マスクされた配列を作成
a = ma.array([1, 2, ma.masked, 4, 5, ma.masked, 7, ma.masked, ma.masked, 9, 10])

# マスクされた要素の連続領域を特定
start_indices, end_indices = ma.notmasked_edges(a, return_endpoints=True)
print(start_indices, end_indices)  # 出力: (1, 4), (6, 9)

# 各連続領域の要素数を計算
segment_lengths = end_indices - start_indices
print(segment_lengths)  # 出力: (3, 3)

この例では、ma.notmasked_edges() 関数は、マスクされた要素の連続領域を 2 つのタプルとして返します。最初のタプルは各領域の開始インデックス、2 番目のタプルは各領域の終了インデックスを含みます。segment_lengths 配列は、各連続領域の要素数を計算します。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# すべての値がマスクされた 1D マスクされた配列を作成
a = ma.array([ma.masked, ma.masked, ma.masked])

# 最初の非マスクされた要素と最後の非マスクされた要素の位置を特定
edges = ma.notmasked_edges(a)
print(edges)  # 出力: (None, None)

この例では、ma.notmasked_edges() 関数は、すべての値がマスクされているため、None を返します。

• 関連する関数として ma.flatnotmasked_edges() があり、これは 1D マスクされた配列における最初の非マスクされた要素と最後の非マスクされた要素の位置を返します。

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以下に、ma.notmasked_edges() 関数の代替方法として検討できるいくつかのオプションを示します。

np.where() 関数と比較演算子

最も基本的な代替方法は、np.where() 関数と比較演算子を使用して、非マスクされた要素の位置を特定することです。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 1D マスクされた配列を作成
a = ma.array([1, 2, ma.masked, 4, 5, ma.masked, 7, 8])

# 非マスクされた要素の位置を特定
non_masked_indices = np.where(~a.mask)[0]
print(non_masked_indices)  # 出力: [0, 1, 3, 4, 6, 7]

# 最初の非マスクされた要素と最後の非マスクされた要素の位置を計算
first_non_masked_idx = non_masked_indices[0]
last_non_masked_idx = non_masked_indices[-1]
print(first_non_masked_idx, last_non_masked_idx)  # 出力: 0, 7

この方法は、単純で理解しやすいですが、ma.notmasked_edges() 関数よりも多くのコード行が必要となります。

ループによる反復

別の代替方法は、ループを使用してマスクされた配列を反復し、非マスクされた要素の位置を追跡することです。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 1D マスクされた配列を作成
a = ma.array([1, 2, ma.masked, 4, 5, ma.masked, 7, 8])

# 最初の非マスクされた要素と最後の非マスクされた要素の位置を初期化
first_non_masked_idx = None
last_non_masked_idx = None

# マスクされた配列を反復
for i, element in enumerate(a):
    if not element.mask:
        if first_non_masked_idx is None:
            first_non_masked_idx = i
        last_non_masked_idx = i

# 結果を出力
print(first_non_masked_idx, last_non_masked_idx)  # 出力: 0, 7

この方法は、柔軟性がありますが、ma.notmasked_edges() 関数よりも非効率的となる可能性があります。

カスタム関数

特定のニーズに合わせて、独自の関数を定義することもできます。

import numpy as np

def find_non_masked_edges(a):
    """
    マスクされた配列における最初の非マスクされた要素と最後の非マスクされた要素の位置を特定する関数

    Args:
        a (ndarray): マスクされた配列

    Returns:
        tuple: 最初の非マスクされた要素と最後の非マスクされた要素の位置を含むタプル
    """

    first_idx = None
    last_idx = None
    for i, element in enumerate(a):
        if not element.mask:
            if first_idx is None:
                first_idx = i
            last_idx = i

    return first_idx, last_idx

# 1D マスクされた配列を作成
a = np.ma.array([1, 2, np.ma.masked, 4, 5, np.ma.masked, 7, 8])

# 最初の非マスクされた要素と最後の非マスクされた要素の位置を特定
first_non_masked_idx, last_non_masked_idx = find_non_masked_edges(a)
print(first_non_masked_idx, last_non_masked_idx)  # 出力: 0, 7

この方法は、柔軟性と効率性を兼ね備えた方法ですが、コード量が増加します。

scipy.ndimage モジュールなどの他のライブラリも、マスクされた配列の操作に役立つ機能を提供している場合があります。

選択の指針

ma.notmasked_edges() 関数の代替方法を選択する際には、以下の点を考慮する必要があります。

• **コード