PythonのNumPyでNaNを0に置き換え、負の無限大を任意の値で埋める方法

Pythonで配列内のNaN（非数）をゼロに置き換え、無限大の値を有限の数値に変換したい場合は、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を返します。copy引数にFalseを指定した場合は、元の配列そのものが返されることもあります。

nan_to_num()メソッドの主な引数

• 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の場合は元の配列のコピーを作成し、Falseの場合は元の配列を直接書き換えます（in-place操作）。デフォルトはTrueです。
• 第3引数（nan）：NaNを埋めるために使用する値です。値を指定しない場合、NaNは 0.0 に置き換えられます。
• 第4引数（posinf）：正の無限大を埋める値です。指定しない場合は、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）：負の無限大を埋める値です。指定しない場合は、非常に小さい（負の）数値に置き換えられます。

実行手順

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、正負の無限大とNaNを含むNumPy配列を作成します。

arr = np.array([np.inf, -np.inf, np.nan, -128, 128])

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)

配列のデータ型を取得します。

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

配列の形状（shape）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、負の無限大を指定した値（ここでは22222）に置き換えます。

print("\nResult...\n",np.nan_to_num(arr, neginf = 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([np.inf, -np.inf, np.nan, -128, 128])

# 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、負の無限大を22222に置き換える
print("\nResult...\n",np.nan_to_num(arr, neginf = 22222))

実行結果

Our Array...
[ inf -inf nan -128. 128.]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
float64

Shape of our Array object...
(5,)

Result...
[ 1.79769313e+308 2.22220000e+004 0.00000000e+000 -1.28000000e+002
1.28000000e+002]

実行結果から、正の無限大はfloat64の最大値（約1.797×10³⁰⁸）、負の無限大は指定した22222、NaNは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、機械学習や数値計算の前処理において、非有限値によるエラーを簡単に回避できます。