Pythonで複素数配列のNaNをゼロに、無限大を大きな有限数に置き換える方法

PythonでNaN（非数）をゼロに、無限大を大きな有限数に置き換えるには、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や無限大）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、返り値は x 自身になることもあります。

nan_to_num() メソッドの主なパラメータ

• 第1引数（x）：処理対象となる入力データです。
• 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（インプレースで）書き換えます。ただし、インプレース操作は配列へのキャストにコピーが不要な場合にのみ実行されます。デフォルトは True です。
• 第3引数（nan）：NaN を置き換える際に使用する値です。指定しない場合、NaN は 0.0 に置き換えられます。
• 第4引数（posinf）：正の無限大を置き換える際に使用する値です。指定しない場合は、非常に大きな有限数に置き換えられます。
• 第5引数（neginf）：負の無限大を置き換える際に使用する値です。指定しない場合は、非常に小さい（負の）有限数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

array() メソッドを使って NumPy 配列を作成します。ここでは、虚部に NaN を持つ複素数と NaN を含む配列を用意します。

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)

配列の形状を確認します。

print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

numpy.nan_to_num() メソッドを使って、NaN をゼロに、無限大を大きな有限数に置き換えます。

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

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をゼロに、無限大を大きな有限数に置き換え
print("\nResult...\n",np.nan_to_num(arr))

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...
[1.79769313e+308+0.j 0.00000000e+000+0.j]

実行結果から、正の無限大（inf）が約1.797×10³⁰⁸という大きな有限数に、NaN が 0.0 にそれぞれ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、数値計算の過程で発生した非有限値を安全に処理でき、後続の計算でエラーや予期しない動作が起きるのを防げます。