অ্যারেতে ন্যূনতম মান বের করতে বা NaN উপেক্ষা করে ন্যূনতম মান বের করতে পাইথনে numpy.nanmin() মেথড ব্যবহার করুন। এই মেথড নির্দিষ্ট অ্যাক্সিস সরিয়ে অ্যারের মতো শেপের একটি অ্যারে রিটার্ন করে। যদি a 0-ডি অ্যারে হয়, অথবা axis=None হয়, তবে একটি ndarray স্ক্যালার রিটার্ন হয়। ইনপুট অ্যারের মতো একই dtype রিটার্ন হয়।
প্যারামিটারها
- a: সংখ্যা ধারণকারী অ্যারে যাতে ন্যূনতম মান বাঞ্ছিত। অ্যারে না হলে কনভার্সন চেষ্টা করা হয়।
- axis: যে অ্যাক্সিস বা অ্যাক্সিসগুলোর ওপর ন্যূনতম কম্পিউট করা হবে। ডিফল্ট হলো ফ্ল্যাটেন্ড অ্যারেতে ন্যূনতম।
- out: ফলাফল রাখার জন্য বিকল্প আউটপুট অ্যারে। ডিফল্ট
None। - keepdims:
Trueহলে রিডিউস করা অ্যাক্সিসগুলো সাইজ ১ সহ ডাইমেনশন হিসেবে রাখা হয়।
ধাপসমূহ
১. প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন
import numpy as np২. array() মেথড ব্যবহার করে NaN সহ NumPy অ্যারে তৈরি করুন
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])৩. অ্যারে প্রদর্শন করুন
print("আমাদের অ্যারে...\n", arr)৪. ডাইমেনশন চেক করুন
print("\nআমাদের অ্যারের ডাইমেনশন...\n", arr.ndim)৫. ডাটা টাইপ পান
print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডাটা টাইপ...\n", arr.dtype)৬. পুরো অ্যারেতে NaN উপেক্ষা করে ন্যূনতম মান বের করুন (axis=None ডিফল্ট)
print("\nফলাফল (nanmin)...\n", np.nanmin(arr))সম্পূর্ণ উদাহরণ
import numpy as np
# array() মেথড ব্যবহার করে NaN সহ NumPy অ্যারে তৈরি
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])
# অ্যারে প্রদর্শন
print("আমাদের অ্যারে...\n", arr)
# ডাইমেনশন চেক
print("\nআমাদের অ্যারের ডাইমেনশন...\n", arr.ndim)
# ডাটা টাইপ
print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডাটা টাইপ...\n", arr.dtype)
# পুরো অ্যারেতে NaN উপেক্ষা করে ন্যূনতম মান
print("\nফলাফল (nanmin)...\n", np.nanmin(arr))আউটপুট
আমাদের অ্যারে...
[[10. 20. 30.]
[40. nan 60.]]
আমাদের অ্যারের ডাইমেনশন...
2
আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডাটা টাইপ...
float64
ফলাফল (nanmin)...
10.0ব্যাখ্যা
axis নির্দিষ্ট না করলে (ডিফল্ট None) পুরো অ্যারে ফ্ল্যাটেন করে NaN উপেক্ষা করে ন্যূনতম মান বের করা হয়: min(10,20,30,40,60) = 10.0।
