データ分析を効率化！NumPyのma.reshape()でMasked Arrayを自在に操作

ma.reshape() の構文

ma.reshape(array, newshape, order='C')

• order: データの並び替え順序 (デフォルトは 'C' 順序)
• newshape: 新しい形状を表すタプル
• array: 変換対象の Masked Array

ma.reshape() の動作

ma.reshape() は、以下の手順で動作します。

1. 元の Masked Array をフラットな配列に変換します。
2. フラットな配列の要素を、新しい形状に対応した順序で並べ替えます。
3. 並べ替えた要素を、新しい形状の Masked Array に格納します。

この過程において、マスクされた要素は元の位置から移動しますが、データ自体は保持されます。

ma.reshape() の利点

• メモリ使用量を削減することができます。
• データ構造を調整することで、データ分析や可視化を容易にすることができます。
• データの形状を変更せずに、マスクを維持することができます。

ma.reshape() の注意点

• データの並び替え順序は、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。
• 新しい形状は、元の形状と互換性のあるものでなければなりません。
• 新しい形状の要素数は、元の Masked Array の要素数と一致する必要があります。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 元の Masked Array を作成
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
mask = np.array([True, False, True, False, True, False, True, False, True])
masked_array = ma.masked_array(data, mask=mask)

# Masked Array を新しい形状に変換
new_shape = (3, 3)
reshaped_array = masked_array.reshape(new_shape)

# 結果の表示
print(reshaped_array)

この例では、9 つの要素を持つ Masked Array を、3 行 3 列の新しい形状に変換します。マスクは元の位置から移動しますが、データ自体は保持されます。

ma.reshape() 関数は、NumPy の Masked Array 操作において、データの形状を変更せずに、マスクされた配列を新しい形状に変換するために使用されます。これは、元の配列のデータを保持しながら、その構造を調整する便利な機能です。

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2D Masked Array を 1D Masked Array に変換

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 2D Masked Array を作成
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
mask = np.array([[True, False, True], [False, True, False], [True, False, True]])
masked_array = ma.masked_array(data, mask=mask)

# 2D Masked Array を 1D Masked Array に変換
new_shape = (9,)
reshaped_array = masked_array.reshape(new_shape)

# 結果の表示
print(reshaped_array)

この例では、3 行 3 列の 2D Masked Array を、9 つの要素を持つ 1D Masked Array に変換します。マスクは元の位置から移動しますが、データ自体は保持されます。

データ型を変換しながら ma.reshape() を使用する

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 元の Masked Array を作成
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
mask = np.array([True, False, True, False, True, False, True, False, True])
masked_array = ma.masked_array(data, mask=mask)

# Masked Array を新しい形状に変換し、データ型を float に変換
new_shape = (3, 3)
dtype = np.float32
reshaped_array = masked_array.reshape(new_shape, order='F', dtype=dtype)

# 結果の表示
print(reshaped_array)

この例では、9 つの要素を持つ Masked Array を、3 行 3 列の新しい形状に変換し、データ型を float に変換します。order 引数を使用して、データの並び替え順序を Fortran 順序に指定しています。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 元の Masked Array を作成
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
mask = np.array([[True, False, True], [False, True, False], [True, False, True]])
masked_array = ma.masked_array(data, mask=mask)

# 奇数のみを含む新しい Masked Array を作成
new_shape = (3,)
condition = masked_array % 2 == 1
reshaped_array = masked_array.reshape(new_shape)[condition]

# 結果の表示
print(reshaped_array)

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np.reshape() と ma.take() の組み合わせ

• ma.take() を使用して、マスクされた要素を抽出します。
• np.reshape() を使用して、元の Masked Array を新しい形状に変換します。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 元の Masked Array を作成
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
mask = np.array([True, False, True, False, True, False, True, False, True])
masked_array = ma.masked_array(data, mask=mask)

# np.reshape() と ma.take() を使用して新しい Masked Array を作成
new_shape = (3, 3)
indices = ma.get_bool_indices(mask)
reshaped_array = ma.masked_array(np.reshape(masked_array.data[indices], new_shape), mask=mask[indices])

# 結果の表示
print(reshaped_array)

np.empty() と ma.put() の組み合わせ

• ma.put() を使用して、マスクされた要素を新しい Masked Array に配置します。
• np.empty() を使用して、新しい形状の空の Masked Array を作成します。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 元の Masked Array を作成
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
mask = np.array([True, False, True, False, True, False, True, False, True])
masked_array = ma.masked_array(data, mask=mask)

# np.empty() と ma.put() を使用して新しい Masked Array を作成
new_shape = (3, 3)
reshaped_array = ma.empty(new_shape, dtype=masked_array.dtype)
reshaped_array.put(ma.get_bool_indices(mask), masked_array.data)

# 結果の表示
print(reshaped_array)

ループによる要素の移動

• 手動でループを使用して、マスクされた要素を新しい形状に移動します。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 元の Masked Array を作成
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
mask = np.array([True, False, True, False, True, False, True, False, True])
masked_array = ma.masked_array(data, mask=mask)

# ループを使用して新しい Masked Array を作成
new_shape = (3, 3)
reshaped_array = ma.empty(new_shape, dtype=masked_array.dtype)
count = 0
for i in range(new_shape[0]):
    for j in range(new_shape[1]):
        if mask[count]:
            reshaped_array[i, j] = masked_array.data[count]
        count += 1

# 結果の表示
print(reshaped_array)

これらの方法は、それぞれ異なる長所と短所があります。

• ループによる要素の移動は、最も柔軟性がありますが、最も時間がかかります。
• np.empty() と ma.put() の組み合わせは、メモリ使用量が少ないですが、np.reshape() と ma.take() の組み合わせよりも遅くなります。
• np.reshape() と ma.take() の組み合わせは、シンプルで高速ですが、メモリ使用量が多くなります。

状況に応じて、最適な方法を選択することが重要です。

上記以外にも、以下のような選択肢があります。

• skimage.transform.resize() 関数を使用して、Masked Array をアフィン変換することができます。
• scipy.ndimage.interpolation.zoom() 関数を使用して、Masked Array を拡大または縮小することができます。

これらの関数は、より高度な操作が必要な場合に役立ちます。

ma.reshape() 関数は、NumPy の Masked Array 操作において便利なツールですが、状況によっては代替手段の方が適している場合があります。