Python NumPyのnanmin()関数：NaNを無視して配列の最小値を求める方法

Pythonで配列の最小値を取得する際、配列にNaN（Not a Number）が含まれていると、通常のnp.min()では結果もNaNになってしまいます。そこで役立つのがnumpy.nanmin()メソッドです。このメソッドを使うことで、NaNを無視して配列の最小値を正しく取得できます。

戻り値は、指定した軸（axis）が取り除かれた、入力配列aと同じ形状の配列です。aが0次元配列の場合、またはaxisがNoneの場合はndarrayスカラーが返され、aと同じdtypeが返されます。

nanmin()の主なパラメータ

第1パラメータ：a

最小値を求めたい数値を含む配列です。aが配列でない場合には、自動的に配列への変換が試みられます。

第2パラメータ：axis

最小値を計算する対象となる軸、または複数の軸を指定します。デフォルトでは、フラット化された配列全体の最小値が計算されます。

第3パラメータ：out

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、必要に応じて型は自動的にキャストされます。

第4パラメータ：keepdims

Trueに設定すると、集約によって削減された軸が、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、元の配列aに対して正しくブロードキャストできるようになります。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。

実装手順

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を混ぜて含めています。

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)

NaNを無視して配列の最小値を返すには、numpy.nanmin()メソッドを使用します。

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

完全なコード例

import numpy as np

# array()メソッドを使ってNumPy配列を作成
# int型の要素にnanを追加
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)

# numpy.nanmin()メソッドでNaNを無視して最小値を取得
print("\nResult (nanmin)...\n",np.nanmin(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 (nanmin)...
10.0

なお、要素にNaNを含めたことで、元々int型の値でも配列全体のデータ型はfloat64に変換されています。これはNaNが整数型では表現できないためで、NumPyが自動的に浮動小数点型へアップキャストする仕様によるものです。そのため、出力される最小値も「10.0」という浮動小数点形式になっています。