किसी भी NaN को अनदेखा करते हुए न्यूनतम सरणी या न्यूनतम वापस करने के लिए, पायथन में numpy.nanmin() पद्धति का उपयोग करें। विधि एक सरणी को उसी आकार के साथ लौटाती है, जिसमें निर्दिष्ट अक्ष को हटा दिया जाता है। आईएफए 0-डी सरणी है, या यदि अक्ष कोई नहीं है, तो एक ndarray स्केलर वापस कर दिया जाता है। a के समान dtype लौटाया जाता है।
पहला पैरामीटर, ए एक सरणी है जिसमें संख्याएं होती हैं जिनकी न्यूनतम वांछित होती है। यदि a एक सरणी नहीं है, तो रूपांतरण का प्रयास किया जाता है।
दूसरा पैरामीटर, अक्ष एक अक्ष या अक्ष है जिसके साथ न्यूनतम की गणना की जाती है। चपटा सरणी की न्यूनतम गणना करने के लिए डिफ़ॉल्ट है। तीसरा पैरामीटर, एक वैकल्पिक आउटपुट सरणी है जिसमें परिणाम रखना है। डिफ़ॉल्ट कोई नहीं है; यदि प्रदान किया गया है, तो इसका आकार अपेक्षित आउटपुट के समान होना चाहिए, लेकिन यदि आवश्यक हो तो प्रकार डाला जाएगा।
चौथा पैरामीटर, Keepdims यदि इसे सही पर सेट किया जाता है, तो जो कुल्हाड़ियां कम हो जाती हैं, उन्हें परिणाम में आकार एक के साथ आयाम के रूप में छोड़ दिया जाता है। इस विकल्प के साथ, परिणाम मूल a के विरुद्ध सही ढंग से प्रसारित होगा। यदि मान डिफ़ॉल्ट के अलावा कुछ भी है, तो Keepdims को ndarray के उप-वर्गों की अधिकतम विधि के माध्यम से पारित किया जाएगा। यदि उप-वर्ग विधियां Keepdims को लागू नहीं करती हैं तो कोई अपवाद उठाया जाएगा। 5 वां पैरामीटर आउटपुट तत्व का अधिकतम मान है। खाली स्लाइस पर गणना की अनुमति देने के लिए उपस्थित होना चाहिए।
कदम
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -
import numpy as np
सरणी () विधि का उपयोग करके एक संख्यात्मक सरणी बनाना। हमने नैन के साथ इंट टाइप के एलिमेंट जोड़े हैं -
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])
सरणी प्रदर्शित करें -
print("Our Array...\n",arr) आयामों की जाँच करें -
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
डेटाटाइप प्राप्त करें -
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype) आकार प्राप्त करें -
print("\nShape of our Array...\n",arr.shape)
किसी भी NaN को अनदेखा करते हुए न्यूनतम सरणी या न्यूनतम वापस करने के लिए, पायथन में numpy.nanmin() पद्धति का उपयोग करें -
print("\nResult (nanmin)...\n",np.nanmin(arr, axis = 1)) उदाहरण
import numpy as np
# Creating a numpy array using the array() method
# We have added elements of int type with nan
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])
# 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, axis = 1)) आउटपुट
Our Array... [[10. 20. 30.] [40. nan 60.]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... float64 Result (nanmin)... [10. 40.]