পাইথনে অ্যারের ন্যূনতম মান বা NaN উপেক্ষা করে ন্যূনতম মান বের করতে numpy.nanmin() মেথডটি ব্যবহার করা হয়। এই মেথডটি নির্দিষ্ট অক্ষ অপসারণ করার পরে a-র মতো আকৃতির একটি অ্যারে রিটার্ন করে। যদি a একটি 0-ডি অ্যারে হয় অথবা axis হলো None, তবে একটি ndarray স্কেলার রিটার্ন করা হয়। a-র মতো ডেটা টাইপ ফেরত দেওয়া হয়।
প্রথম প্যারামিটার a হলো সংখ্যা ধারণকারী অ্যারে যাদের ন্যূনতম মান বাঞ্ছিত। যদি a অ্যারে না হয়, তবে রূপান্তর চেষ্টা করা হয়।
দ্বিতীয় প্যারামিটার axis হলো অক্ষ বা অক্ষসমূহ যার অনুযায়ী ন্যূনতম মান গণনা করা হবে। ডিফল্ট হলো সমতল অ্যারের ন্যূনতম মান গণনা করা। তৃতীয় প্যারামিটার out হলো ফলাফল রাখার জন্য একটি বিকল্প আউটপুট অ্যারে। ডিফল্ট None; যদি প্রদান করা হয় তবে আউটপুটের আকৃতি একই থাকতে হবে, তবে টাইপ কাস্ট করা হবে যদি প্রয়োজন হয়।
চতুর্থ প্যারামিটার keepdims যদি True সেট করা হয়, তবে যেসব অক্ষ সংক্ষিপ্ত করা হয়েছে সেগুলো আকার ১-वाले ডাইমেনশন হিসেবে ফলাফলে থাকে। এই অপশনের সাথে ফলাফল মূল a-এর সাথে সঠিকভাবে ব্রডকাস্ট হবে। পঞ্চম প্যারামিটার হলো আউটপুট উপাদানের সর্বাধিক মান। খালি স্লাইসে গণনার অনুমতি দিতে এটি থাকতে হবে।
ধাপসমূহ
প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন:
import numpy as np
array() মেথড ব্যবহার করে একটি নামপাই অ্যারে তৈরি করুন। আমরা int টাইপের উপাদান সহ nan এবং inf (ধনাত্মক অসীম) যোগ করেছি:
arr = np.array([[25, 50, 75], [90, np.nan, np.inf]])
অ্যারেটি প্রদর্শন করুন:
print("আমাদের অ্যারে...\n", arr)
ডাইমেনশন পরীক্ষা করুন:
print("\nআমাদের অ্যারের ডাইমেনশন...\n", arr.ndim)
ডেটা টাইপ জানুন:
print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ...\n", arr.dtype)
সম্পূর্ণ অ্যারেতে ন্যূনতম মান বের করতে numpy.nanmin() মেথডটি ব্যবহার করুন:
print("\nফলাফল (nanmin)...\n", np.nanmin(arr))
সম্পূর্ণ উদাহরণ
import numpy as np
# array() মেথড ব্যবহার করে একটি নামপাই অ্যারে তৈরি করা
# int টাইপের উপাদান সহ nan এবং inf (ধনাত্মক অসীম) যোগ করা
arr = np.array([[25, 50, 75], [90, np.nan, np.inf]])
# অ্যারে প্রদর্শন
print("আমাদের অ্যারে...\n", arr)
# ডাইমেনশন পরীক্ষা
print("\nআমাদের অ্যারের ডাইমেনশন...\n", arr.ndim)
# ডেটা টাইপ
print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ...\n", arr.dtype)
# ন্যূনতম মান বের করা
print("\nফলাফল (nanmin)...\n", np.nanmin(arr))
আউটপুট
আমাদের অ্যারে... [[25. 50. 75.] [90. nan inf]] আমাদের অ্যারের ডাইমেনশন... 2 আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ... float64 ফলাফল (nanmin)... 25.0
