NumPyのnan_to_num()でNaNを0に置き換え、複素数配列の正の無限大を任意の値で埋める方法

NaN（非数）をゼロに置き換え、無限大を大きな有限の数値へ変換したい場合には、NumPyの numpy.nan_to_num() メソッドを使用します。このメソッドは、非有限値（NaN や inf など）が置き換えられた配列 x を返します。引数 copy に False を指定した場合は、x 自身がそのまま返されることもあります。

nan_to_num() の主な引数

第1引数（入力データ）： 処理対象となる配列を指定します。

第2引数（copy）： True の場合は x のコピーを作成し、False の場合は元の配列を直接（in-placeで）書き換えます。なお、in-place 操作は、配列へのキャストにコピーが不要な場合にのみ行われます。デフォルト値は True です。

第3引数（nan）： NaN を置き換えるために使用する値です。値を指定しなかった場合、NaN は 0.0 に置き換えられます。

第4引数（posinf）： 正の無限大（+inf）を置き換えるために使用する値です。値を指定しなかった場合、正の無限大は非常に大きな有限の数値に置き換えられます。

第5引数（neginf）： 負の無限大（-inf）を置き換えるために使用する値です。値を指定しなかった場合、負の無限大は非常に小さい（負の）数値に置き換えられます。

処理の手順

まず、必要なライブラリをインポートします。

import numpy as np

次に、array() メソッドを使って、複素数（complex）を含む NumPy 配列を作成します。ここでは、正の無限大と NaN を要素に持つ複素数配列を用意します。

arr = np.array([complex(np.inf, np.nan), np.nan])

作成した配列を表示して確認しましょう。

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

配列の次元数（ndim）、データ型（dtype）、形状（shape）もあわせて確認しておきます。

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

そして、numpy.nan_to_num() メソッドを使って、NaN をゼロに、正の無限大を指定した有限の数値に置き換えます。ここでは posinf 引数に 22222 を指定しています。

print("\nResult...\n",np.nan_to_num(arr, posinf = 22222))

サンプルコード全体

import numpy as np

# array()メソッドでNumPy配列を作成
arr = np.array([complex(np.inf, np.nan), np.nan])

# 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)

# 形状を確認
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

# nan_to_num()でNaNを0に、正の無限大を22222に置き換え
print("\nResult...\n",np.nan_to_num(arr, posinf = 22222))

実行結果

Our Array...
[inf+nanj nan +0.j]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
complex128

Shape of our Array object...
(2,)

Result...
[22222.+0.j 0.+0.j]

実行結果から、正の無限大を含む複素数 inf+nanj が 22222.+0.j に、単独の NaN が 0.+0.j に置き換えられていることがわかります。このように nan_to_num() を使えば、複素数配列でも NaN や無限大を簡単に安全な数値へ変換でき、後続の計算でエラーや意図しない結果が発生するのを防げます。