NumPyのNaNと無限大を扱う関数の使い方：np.isnan, np.isinf, np.nan_to_numを解説

イントロダクション

NumPyは、Pythonの数値計算ライブラリであり、高速で効率的な配列操作や数値計算を可能にします。数値計算においては、特にNaN (Not a Number) や無限大といった特殊な値の扱いに注意が必要です。

NaNは、計算結果が未定義や無効であることを表すための特殊な値です。例えば、0で割り算を行った場合や、無効な数学的演算をした場合にNaNが発生します。NaNは、数値計算において予期しない結果が得られた場合に警告として表示されることがあります。

無限大は、数値が非常に大きいか非常に小さい場合に表される特殊な値です。例えば、非常に大きな数値を計算したり、0で割り算を行ったりした場合に無限大が発生します。無限大は、数値計算において正しい結果を得るために適切に扱う必要があります。

NumPyには、NaNや無限大を判定するための便利な関数がいくつか用意されています。

  • np.isnan：与えられた数がNaNであるかどうかを判定します。
  • np.isinf：与えられた数が無限大であるかどうかを判定します。
  • np.nan_to_num：NaNや無限大を特定の値で置き換えます。

これらの関数を使うことで、NaNや無限大が含まれる配列やデータに対して適切な処理を行うことができます。

以下に、それぞれの関数の使い方について具体的な例を示します。

例: np.isnanの使い方

import numpy as np


# 特定の数がNaNであるかどうかを判定する例
x = np.array([1, np.nan, 3, np.inf, 5])
for num in x:
    if np.isnan(num):
        print(f"{num}はNaNです")
    else:
        print(f"{num}はNaNではありません")

出力:

1.0はNaNではありません
nanはNaNです
3.0はNaNではありません
infはNaNではありません
5.0はNaNではありません

この例では、リストx内の数値がNaNであるかどうかをnp.isnanを使って判定しています。NaNである場合は、「はNaNです」と出力され、そうでない場合は「はNaNではありません」と出力されます。

次のセクションでは、np.isinfの使い方について説明します。

NaNの扱い方

2.1. NaNとは

NaN (Not a Number) は、計算結果が未定義や無効であることを表すための特殊な値です。NaNは、数値を含むデータにおいて、計算の正確性や信頼性を確保するために重要な役割を果たします。例えば、0で割り算を行った場合や数学的に無効な操作を行った場合にNaNが発生します。

import numpy as np

# NaNの例
x = np.sqrt(-1)
print(x)  # NaN

y = np.inf - np.inf
print(y)  # NaN

出力:

nan

この例では、np.sqrt(-1)やnp.inf – np.infといった計算によってNaNが生じています。

2.2. np.isnanの使い方

np.isnan関数は、与えられた数がNaNであるかどうかを判定するための関数です。

import numpy as np

# np.isnanの使い方
x = np.array([1, np.nan, 3, np.inf, 5])
for num in x:
    if np.isnan(num):
        print(f"{num}はNaNです")
    else:
        print(f"{num}はNaNではありません")

出力:

1.0はNaNではありません
nanはNaNです
3.0はNaNではありません
infはNaNではありません
5.0はNaNではありません

この例では、リストx内の数値がNaNであるかどうかをnp.isnanを使って判定しています。NaNである場合は、「はNaNです」と出力され、そうでない場合は「はNaNではありません」と出力されます。

2.3. NaNを扱うプラクティカルな例

NaNが含まれる配列やデータフレームを処理する場合には、np.isnanを使用してNaNを特定の値に置き換えたり、NaNを無視して計算を行ったりすることができます。具体的な例として、以下のようなケースを見てみましょう。

import numpy as np

# NaNを含む配列の操作
x = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.inf, 6])

# NaNを0で置き換える
x[np.isnan(x)] = 0
print(x)  # [1. 2. 0. 4. inf 6.]

# NaNを無視して平均を計算する
mean_value = np.nanmean(x)
print(mean_value)  # 2.1666666666666665

この例では、配列x内のNaNをnp.isnanを使って特定の値（0）で置き換えています。また、np.nanmeanを使ってNaNを無視して平均値を計算しています。

無限大の扱い方

3.1. 無限大とは

無限大は、数値が非常に大きいか非常に小さいことを表すための特殊な値です。数値計算においては、正しい結果を得るために適切に無限大を扱う必要があります。無限大は、例えば非常に大きな数値を計算したり、0で割り算をしたりした場合に生じることがあります。

import numpy as np

# 無限大の例
x = np.inf
print(x)  # inf

y = np.inf - np.inf
print(y)  # nan

出力:

inf

この例では、np.infという定数を使用して無限大を表現しています。また、np.inf – np.infといった計算によってNaNが生じています。

3.2. np.isinfの使い方

np.isinf関数は、与えられた数が無限大であるかどうかを判定するための関数です。

import numpy as np

# np.isinfの使い方
x = np.array([1, np.nan, 3, np.inf, 5])
for num in x:
    if np.isinf(num):
        print(f"{num}は無限大です")
    else:
        print(f"{num}は無限大ではありません")

出力:

1.0は無限大ではありません
nanは無限大ではありません
3.0は無限大ではありません
infは無限大です
5.0は無限大ではありません

この例では、リストx内の数値が無限大であるかどうかをnp.isinfを使って判定しています。無限大である場合は、「は無限大です」と出力され、そうでない場合は「は無限大ではありません」と出力されます。

3.3. 無限大を扱うプラクティカルな例

無限大が含まれる配列やデータフレームを処理する場合には、無限大を特定の値に置き換えたり、無限大を無視して計算を行ったりすることができます。具体的な例として、以下のようなケースを見てみましょう。

import numpy as np

# 無限大を含む配列の操作
x = np.array([1, 2, np.inf, 4, np.nan, 6])

# 無限大を10で置き換える
x[np.isinf(x)] = 10
print(x)  # [1. 2. 10. 4. nan 6.]

# 無限大を無視して合計を計算する
sum_value = np.nansum(x)
print(sum_value)  # 23.0

この例では、配列x内の無限大をnp.isinfを使って特定の値（10）で置き換えています。また、np.nansumを使って無限大を無視して合計値を計算しています。

NaNを置き換える方法

4.1. np.nan_to_numの概要

np.nan_to_num関数は、NaNや無限大が含まれる配列やデータを特定の値で置き換えるための関数です。デフォルトでは、NaNや無限大は0に置き換えられますが、任意の値で置き換えることもできます。

import numpy as np

# np.nan_to_numの使い方
x = np.array([1, np.nan, 3, np.inf, 5])
result = np.nan_to_num(x)
print(result)  # [1. 0. 3. 0. 5.]

出力:

[1. 0. 3. 0. 5.]

この例では、配列x内のNaNや無限大がnp.nan_to_numを使って0で置き換えられました。結果として、NaNや無限大が0に置き換えられた新しい配列が返されます。

4.2. NaNを特定の値で置き換える具体的な例

np.nan_to_num関数を使用してNaNや無限大を特定の値で置き換えることができます。以下の例を見てみましょう。

import numpy as np

# NaNを特定の値で置き換える
x = np.array([1, np.nan, 3, np.inf, 5])
replaced = np.nan_to_num(x, nan=-1)
print(replaced)  # [ 1. -1.  3.  0.  5.]

出力:

[ 1. -1.  3.  0.  5.]

この例では、np.nan_to_num関数を使用してNaNを特定の値（-1）で置き換えています。結果として、NaNが-1に置き換えられた新しい配列が返されます。

4.3. 特定の値でNaNと無限大を置き換えるプラクティカルな例

np.nan_to_num関数は、NaNや無限大が含まれるデータを特定の値で置き換えるだけでなく、さまざまな数値計算のシナリオにも活用することができます。以下の例をご覧ください。

import numpy as np

# NaNと無限大を特定の値で置き換える
x = np.array([1, np.nan, 3, np.inf, 5])
replaced = np.nan_to_num(x, nan=-1, posinf=10, neginf=-10)
print(replaced)  # [ 1. -1.  3. 10.  5.]

出力:

[ 1. -1.  3. 10.  5.]

この例では、np.nan_to_num関数を使用して、NaNを-1で置き換え、無限大の正の値を10で置き換え、無限大の負の値を-10で置き換えています。結果として、NaNが-1に、正の無限大が10に、負の無限大が-10に置き換えられた新しい配列が返されます。

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