পাইথনে NaN শূন্য বিবেচনা করে অ্যারে উপাদানগুলোর ক্যোর্মুলেটিভ সাম বা রেজাল্ট টাইপ পরিবর্তন করুন

দেওয়া অক্ষের লংস অ্যারে উপাদানগুলোর ক্যোর্মুলেটিভ সাম ফেরত দিতে, NaN-কে শূন্য বিবেচনা করে, nancumsum() পদ্ধতিটি ব্যবহার করুন। NaN-এ материালাইজ হলে ক্যোর্মুলেটিভ সাম পরিবর্তন হয় না এবং লিডিং NaN-গুলি শূন্য দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়। সমস্ত-NaN বা খালি স্লাইসের জন্য শূন্য ফেরত দেওয়া হয়।

প্রথম প্যারামিটার হল ইনপুট অ্যারে। দ্বিতীয় প্যারামিটার হল সেই অক্ষ যার লংস ক্যোর্মুলেটিভ সাম গণনা করা হয়। ডিফল্ট (None) হল ফ্ল্যাটেন্ড অ্যারেতে কামসাম গণনা করা। তৃতীয় প্যারামিটার হল ফেরত অ্যারের টাইপ এবং একিউমুলেটরের টাইপ যেখানে উপাদানগুলি যোগ করা হয়। যদি dtype নির্দিষ্ট না করা হয়, তবে এটি a-এর dtype-এ ডিফল্ট হয়, যতক্ষণ না a-এর একটি ইন্টিজার dtype থাকে ডিফল্ট প্ল্যাটফর্ম ইন্টিজারের প্রিসিশন চেয়ে কম। সেক্ষেত্রে ডিফল্ট প্ল্যাটফর্ম ইন্টিজার ব্যবহৃত হয়। চতুর্থ প্যারামিটার হল বিকল্প আউটপুট অ্যারে যেখানে ফলাফল রাখা হবে। এর একই আকার এবং বাফার দৈর্ঘ্য হতে হবে প্রত্যাশিত আউটপুটের মতো কিন্তু টাইপ キャスト করা হবে যদি প্রয়োজন হয়।

ধাপসমূহ

প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:

import numpy as np

array() পদ্ধতিতে একটি নাম্পাই অ্যারে তৈরি করুন। আমরা int টাইপের উপাদানগুলো nan-সহ যোগ করেছি:

arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])

অ্যারেটি প্রদর্শন করুন:

print("আমাদের অ্যারে...\n", arr)

মাত্রা যাচাই করুন:

print("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n", arr.ndim)

ডেটা টাইপ পান:

print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ...\n", arr.dtype)

NaN-কে শূন্য বিবেচনা করে ক্যোর্মুলেটিভ সাম ফেরত দিন:

print("\nঅ্যারে উপাদানগুলোর ক্যোর্মুলেটিভ সাম...\n", np.nancumsum(arr, axis=1, dtype=int))

সম্পূর্ণ উদাহরণ

import numpy as np

# array() পদ্ধতিতে একটি নাম্পাই অ্যারে তৈরি করুন
# আমরা int টাইপের উপাদানগুলো nan-সহ যোগ করেছি
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])

# অ্যারেটি প্রদর্শন করুন
print("আমাদের অ্যারে...\n", arr)

# মাত্রা যাচাই করুন
print("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n", arr.ndim)

# ডেটা টাইপ পান
print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ...\n", arr.dtype)

# NaN-কে শূন্য বিবেচনা করে ক্যোর্মুলেটিভ সাম ফেরত দিন
print("\nঅ্যারে উপাদানগুলোর ক্যোর্মুলেটিভ সাম...\n", np.nancumsum(arr, axis=1, dtype=int))

আউটপুট

আমাদের অ্যারে... [[10. 20. 30.] [40. nan 60.]]
আমাদের অ্যারের মাত্রা... 2
আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ... float64
অ্যারে উপাদানগুলোর ক্যোর্মুলেটিভ সাম... [[ 10  30  60] [ 40  40 100]]