ধনাত্মক অসীমতার সাথে ন্যূনতম একটি অ্যারে ফেরত দিন বা পাইথনে যেকোনো NaN উপেক্ষা করুন

একটি অ্যারের ন্যূনতম বা ন্যূনতম কোনো NaN উপেক্ষা করার জন্য, Python-এ numpy.nanmin() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি নির্দিষ্ট অক্ষ সরানোর সাথে a এর মতো একই আকারের একটি অ্যারে প্রদান করে। Ifa একটি 0-d অ্যারে, অথবা যদি অক্ষ কোনটি না হয়, একটি ndarray স্কেলার প্রদান করা হয়। a হিসাবে একই dtype ফেরত দেওয়া হয়।

1ম প্যারামিটার, a হল একটি অ্যারে যেখানে সংখ্যা রয়েছে যার সর্বনিম্ন কাঙ্খিত। যদি একটি অ্যারে না হয়, একটি রূপান্তর করার চেষ্টা করা হয়৷

২য় প্যারামিটার, অক্ষ হল একটি অক্ষ বা অক্ষ যার সাথে সর্বনিম্ন গণনা করা হয়। ডিফল্ট হল সমতল অ্যারের ন্যূনতম 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 সর্বোচ্চ 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 andinf (ধনাত্মক ইনফিনিটি) -

arr = np.array([[25, 50, 75], [90, np.nan, np.inf]])

অ্যারে প্রদর্শন করুন −

print("Our Array...\n",arr)

মাত্রা পরীক্ষা করুন −

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

ডেটাটাইপ −

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

একটি অ্যারের ন্যূনতম বা ন্যূনতম কোনো NaN উপেক্ষা করতে, Python -

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

উদাহরণ

import numpy as np

# Creating a numpy array using the array() method
# We have added elements of int type with nan and inf (positive infinity)
arr = np.array([[25, 50, 75], [90, np.nan, np.inf]])

# 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 minimum of an array or minimum ignoring any NaNs, use the numpy.nanmin() method in Python
print("\nResult (nanmin)...\n",np.nanmin(arr))

আউটপুট

Our Array...
[[25. 50. 75.]
[90. nan inf]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
float64

Result (nanmin)...
25.0