【Python】NumPyのnanmin()で軸0に沿った配列の最小値をNaNを無視して返す方法

numpy.nanmin()とは

Pythonで配列の最小値、またはNaN（非数）を無視した最小値を取得するには、NumPyのnumpy.nanmin()メソッドを使用します。このメソッドは、指定した軸が取り除かれた形状を持つ配列を返します。入力aが0次元配列の場合やaxisにNoneを指定した場合は、ndarrayスカラーが返されます。また、返り値のdtypeは元の配列と同じになります。

主なパラメータ

第1引数：a
最小値を求めたい数値を含む配列です。配列以外のオブジェクトが渡された場合は、自動的に配列への変換が試みられます。

第2引数：axis
最小値を計算する対象となる軸（または複数の軸）です。デフォルトでは、平坦化された配列全体の最小値が計算されます。

第3引数：out
計算結果を格納するための代替出力配列です。デフォルトはNoneです。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が、必要に応じて型はキャストされます。

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が指定された場合、keepdimsはndarrayのサブクラスのmaxメソッドに引き渡されます。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
出力要素の最大値です。空のスライスに対する計算を可能にするために必須となります。

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()メソッドを使用してNumPy配列を作成します。ここでは、int型の要素に加えてnanも含めています。

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)

配列のデータ型を取得します。

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

配列の最小値、またはNaNを無視した最小値を返すには、numpy.nanmin()を使用します。

print("\nResult (nanmin)...\n",np.nanmin(arr, axis = 0))

完全なコード例

import numpy as np

# array()メソッドでNumPy配列を作成
# int型の要素に加えてnanを含めています
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)

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

# NaNを無視して最小値を返すには、numpy.nanmin()メソッドを使用
print("\nResult (nanmin)...\n",np.nanmin(arr, axis = 0))

実行結果

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

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
float64

Result (nanmin)...
[10. 20. 30.]

結果の解説

この例では、axis=0を指定しているため、各列ごとに最小値が計算されます。第1列は10と40の最小値「10」、第2列は20とNaNのうちNaNが無視されて「20」、第3列は30と60の最小値「30」となり、結果として[10. 20. 30.]が出力されます。なお、配列にnanが含まれているため、データ型は自動的にfloat64になっている点にも注目してください。