PythonでリストをNumPyに変換するとき、Noneが含まれる場合は型について少し注意が必要です。
型を指定しない
変換するときに、dtypeを指定しない場合はobjectになってしまいます。
>>> np.array([1, 2, None]) array([1, 2, None], dtype=object)
intを指定する
元のリストがintなので、intを指定しようとするとNoneがうまく変換されず、TypeErrorとなります。
>>> np.array( [1, 2, None], dtype=int) TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NoneType'
floatを指定する（正しい方法）
Noneが含まれる場合は、元のリストがintの場合でもfloatを指定すると、正しく変換できます。
>>> np.array([1, 2, None], dtype=float) array([ 1., 2., nan])
これは、NumPyのNaNがfloat型であることを意味し、実際に確かめることができます。
>>> type(np.nan) <class 'float'>
