PythonのNumPyでNaNを無視して配列の最大値を取得する方法

配列の最大値を取得したい場合、あるいはNaN（非数）を無視して最大値を計算したい場合は、Pythonのnumpy.nanmax()メソッドを使用します。このメソッドは、指定した軸（axis）が削除された状態で、入力配列aと同じ形状の配列を返します。aが0次元配列の場合やaxisにNoneを指定した場合は、ndarrayスカラーが返され、戻り値のdtypeは元の配列aと同じになります。

主なパラメータ

• 第1引数「a」：最大値を求めたい数値を含む配列です。配列以外が渡された場合は、自動的に変換が試みられます。
• 第2引数「axis」：最大値を計算する対象の軸です。デフォルトでは、配列全体を平坦化したうえで最大値を計算します。
• 第3引数「out」：計算結果を格納する代替の出力配列です。デフォルトはNoneで、指定する場合は期待される出力と同じ形状である必要があります。必要に応じて型は自動的にキャストされます。
• 第4引数「keepdims」：Trueに設定すると、縮小された軸がサイズ1の次元として結果に残ります。このオプションにより、結果は元の配列aに対して正しくブロードキャストされます。デフォルト以外の値を設定すると、keepdimsはndarrayのサブクラスのmaxメソッドにも引き渡されます。サブクラスのメソッドがkeepdimsを実装していない場合は例外が発生します。
• 第5引数「initial」：出力要素の最小値です。空のスライスに対しても計算できるようにするために必要なパラメータです。

手順

まず、必要なライブラリをインポートします。

import numpy as np

array()メソッドを使ってnumpy配列を作成します。ここでは、int型の要素にnanを混ぜた配列を作成しています。

arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])

作成した配列を表示します。

print("Our Array...\n",arr)

配列の次元数を確認します。

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

配列のデータ型を確認します。

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

NaNを無視して配列の最大値を取得するには、numpy.nanmax()メソッドを使用します。

print("\nResult (nanmax)...\n",np.nanmax(arr))

完全なコード例

import numpy as np

# array()メソッドでnumpy配列を作成
# int型の要素にnanを含めている
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])

# 配列を表示
print("Our Array...\n",arr)

# 次元数を確認
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# データ型を確認
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# NaNを無視して最大値を取得するためにnumpy.nanmax()メソッドを使用
print("\nResult (nanmax)...\n",np.nanmax(arr))

出力結果

Our Array...
[[10. 20. 30.]
[40. nan 60.]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
float64

Result (nanmax)...
60.0