np.minがNanを返すケース

概要

NumPyのnp.min()関数が結果としてNaN（Not a Number）を返す主なケースは、入力配列にNaN値が含まれている場合と、空の配列に対して関数を実行した場合です。

詳細

NaN値を含む配列の場合

NumPyにおいて、配列に少なくとも1つのNaN値が含まれている場合、np.min()はNaNを返します。これはNaN値の特性によるものです：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4])
print(np.min(arr))  # 結果: nan

NaN値は特殊な浮動小数点数で、他のどの値とも比較できません。NaNは自分自身とも等しくなく（np.nan == np.nanはFalseを返します）、どの値と比較しても「より大きくもなく、より小さくもない」と評価されます。そのため、最小値を確定できません。

空の配列の場合

空の配列に対してnp.min()を実行すると、同様にNaNが返されます：

import numpy as np
arr = np.array([])
print(np.min(arr))  # 結果: nan

解決策

NaN値を無視して最小値を求めたい場合は、np.nanmin()関数を使用できます：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4])
print(np.nanmin(arr))  # 結果: 1.0

この関数はNaN値を無視して、残りの有効な値から最小値を計算します。

まとめ

np.min()がNaNを返す主な原因は：

1. 入力配列にNaN値が含まれている
2. 空の配列に対して関数を実行している

これらの問題を回避するには、NaN値を無視して計算できるnp.nanmin()関数を使用するか、事前に配列からNaN値を除去してから最小値を計算するとよい。