NaN-কে শূন্য দিয়ে প্রতিস্থাপন করতে এবং বৃহৎ সসীম সংখ্যা দিয়ে অসীম, পাইথনে numpy.nan_to_num() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। প্রতিস্থাপিত অ-সসীম মান সহ পদ্ধতিটি x প্রদান করে। অনুলিপি মিথ্যা হলে, এটি নিজেই x হতে পারে। 1ম প্যারামিটার হল ইনপুট ডেটা। ২য় প্যারামিটারটি হল অনুলিপি, x (True) এর একটি অনুলিপি তৈরি করা হোক বা ইন-প্লেস (False) মান প্রতিস্থাপন করা হোক। ইন-প্লেস অপারেশন শুধুমাত্র তখনই ঘটে যখন কোনো অ্যারেতে কাস্ট করার জন্য কপির প্রয়োজন না হয়। ডিফল্ট সত্য।
3য় প্যারামিটার হল nan, যে মানটি NaN মান পূরণ করতে ব্যবহার করা হবে। যদি কোনো মান পাস না হয় তাহলে NaN মান 0.0 দিয়ে প্রতিস্থাপিত হবে। 4র্থ প্যারামিটার, posinf, একটি মান যা ধনাত্মক অসীম মান পূরণ করতে ব্যবহার করা হবে। যদি কোনো মান পাস না হয় তাহলে ধনাত্মক অসীম মান a দিয়ে প্রতিস্থাপিত হবে। 5ম প্যারামিটার, নেগিনফিন্ট, নেতিবাচক অসীম মান পূরণ করতে ব্যবহৃত একটি মান। যদি কোনো মান পাস না হয় তাহলে ঋণাত্মক অসীম মান একটি খুব ছোট (বা ঋণাত্মক) সংখ্যা দিয়ে প্রতিস্থাপিত হবে।
পদক্ষেপ
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন-
import numpy as np
array() পদ্ধতি −
ব্যবহার করে একটি নম্পি অ্যারে তৈরি করা হচ্ছেarr = np.array([np.inf, -np.inf, np.nan, -128, 128])
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) আকৃতি −
পানprint("\nShape of our Array object...\n",arr.shape) NaN-কে শূন্য এবং অসীমকে বৃহৎ সসীম সংখ্যা দিয়ে প্রতিস্থাপন করতে, পাইথনে numpy.nan_to_num() পদ্ধতিটি ব্যবহার করুন −
print("\nResult...\n",np.nan_to_num(arr)) উদাহরণ
import numpy as np
# Creating a numpy array using the array() method
arr = np.array([np.inf, -np.inf, np.nan, -128, 128])
# 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)
# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)
# To replace NaN with zero and infinity with large finite numbers, use the numpy.nan_to_num() method in Python
# The method returns, x, with the non-finite values replaced. If copy is False, this may be x itself.
print("\nResult...\n",np.nan_to_num(arr)) আউটপুট
Our Array... [ inf -inf nan -128. 128.] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... float64 Shape of our Array object... (5,) Result... [ 1.79769313e+308 -1.79769313e+308 0.00000000e+000 -1.28000000e+002 1.28000000e+002]
