কোনো NaN উপেক্ষা করে সর্বাধিক অ্যারে বা সর্বাধিক ফেরত দিতে, পাইথনে numpy.nanmax() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি নির্দিষ্ট অক্ষ সরানো সহ a এর মতো একই আকারের একটি অ্যারে প্রদান করে। যদি a একটি 0-d অ্যারে হয়, অথবা যদি অক্ষ কোনটি না হয়, একটি ndarray স্কেলার প্রদান করা হয়। একটি হিসাবে একই dtype ফেরত. 1ম প্যারামিটার, a হল এমন একটি অ্যারে যার সংখ্যাগুলি সর্বাধিক কাঙ্খিত। যদি একটি নোটান অ্যারে হয়, একটি রূপান্তর করার চেষ্টা করা হয়৷
২য় প্যারামিটার, অক্ষ হল একটি অক্ষ বা অক্ষ যার সাথে সর্বাধিক গণনা করা হয়। ডিফল্ট হল সমতল অ্যারের সর্বাধিক গণনা করা। 3য় প্যারামিটার, ia একটি বিকল্প আউটপুট অ্যারে যা ফলাফল স্থাপন করতে হবে। ডিফল্ট কোনটি নয়; যদি প্রদান করা হয়, এটি অবশ্যই প্রত্যাশিত আউটপুটের মতো একই আকৃতি থাকতে হবে, তবে প্রয়োজনে টাইপটি কাস্ট করা হবে৷
4র্থ প্যারামিটার, রাখা হয়েছে যদি এটি True তে সেট করা হয়, তাহলে যে অক্ষগুলি ছোট করা হয় সেগুলিকে একটি আকারের সাথে মাত্রা হিসাবে রেখে দেওয়া হয়। এই বিকল্পের সাহায্যে, ফলাফলটি আসল a-এর বিপরীতে সঠিকভাবে সম্প্রচার করা হবে। যদি মানটি ডিফল্ট ছাড়া অন্য কিছু হয়, তাহলে Keepdims ndarray-এর সাব-ক্লাসের সর্বোচ্চ পদ্ধতিতে চলে যাবে। যদি সাব-ক্লাস পদ্ধতিগুলি Keepdims বাস্তবায়ন না করে তবে কোনো ব্যতিক্রম উত্থাপিত হবে। 5ম প্যারামিটার হল একটি আউটপুট উপাদানের সর্বনিম্ন মান। খালি স্লাইসে গণনার অনুমতি দিতে উপস্থিত থাকতে হবে
পদক্ষেপ
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করুন -
import numpy as np
array() পদ্ধতি ব্যবহার করে একটি numpy অ্যারে তৈরি করা হচ্ছে। আমরা nan-
এর সাথে int টাইপের উপাদান যোগ করেছিarr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])
অ্যারে প্রদর্শন করুন −
print("Our Array...\n",arr)
মাত্রা পরীক্ষা করুন −
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
ডেটাটাইপ −
পানprint("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
কোনো NaN উপেক্ষা করে সর্বাধিক অ্যারে বা সর্বাধিক ফেরত দিতে, পাইথনে numpy.nanmax() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি নির্দিষ্ট অক্ষ সরানো সহ a এর মতো একই আকারের একটি অ্যারে প্রদান করে। যদি a একটি 0-d অ্যারে হয়, অথবা যদি অক্ষ কোনটি না হয়, একটি ndarray স্কেলার প্রদান করা হয়। −
ফেরত দেওয়ার মতো একই dটাইপprint("\nResult (nanmax)...\n",np.nanmax(arr))
উদাহরণ
import numpy as np # Creating a numpy array using the array() method # We have added elements of int type with nan arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]]) # Display the array print("Our Array...\n",arr) # Check the Dimensions print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim) # Get the Datatype print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype) # To return the maximum of an array or maximum ignoring any NaNs, use the numpy.nanmax() method in Python print("\nResult (nanmax)...\n",np.nanmax(arr))
আউটপুট
Our Array... [[10. 20. 30.] [40. nan 60.]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... float64 Result (nanmax)... 60.0