Numpy- nan နှင့်ညီသော ဒြပ်စင်အရေအတွက်ကို မည်သို့ရေတွက်မည်နည်း။

NumPy အခင်းအကျင်းတစ်ခုတွင် NaN နှင့်ညီသောဒြပ်စင်အရေအတွက်ကိုရေတွက်ရန် အောက်ပါအခြေခံအထားအသိုကိုသုံးနိုင်သည်။

 import numpy as np

n.p. count_nonzero (np. isnan (my_array))

ဤဥပမာသည် my_array ဟုခေါ်သော NumPy အခင်းအကျင်းရှိ NaN နှင့်ညီသော ဒြပ်စင်အရေအတွက်ကို ပြန်ပေးလိမ့်မည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- NumPy အခင်းအကျင်းတွင် NaN နှင့်ညီသော ဒြပ်စင်အရေအတွက်ကို ရေတွက်ပါ။

NumPy အခင်းအကျင်းတွင် NaN နှင့်ညီသော အစိတ်အပိုင်းအရေအတွက်ကို ရေတွက်ရန် count_nonzero() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အောက်ပါကုဒ်တွင် ဖော်ပြသည်-

 import numpy as np

#create NumPy array
my_array = np. array ([5, 6, 7, 7, np. nan , 12, 14, 10, np. nan , 11, 14])

#count number of values in array equal to NaN
n.p. count_nonzero (np. isnan (my_array))

2

အထွက်မှ NumPy array ၏ တန်ဖိုး 2 ခု သည် NaN နှင့် ညီသည်ကို တွေ့နိုင်သည်။

array တွင် NaN တွင် အမှန်တကယ် ဒြပ်စင်နှစ်ခုရှိနေကြောင်း အတည်ပြုရန် NumPy array ကို ကိုယ်တိုင်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။

အကယ်၍ သင်သည် NaN နှင့် မညီသော ဒြပ်စင်အရေအတွက်ကို ရေတွက်လိုပါက၊ count_nonzero() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အောက်ပါအတိုင်း အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 import numpy as np

#create NumPy array
my_array = np. array ([5, 6, 7, 7, np. nan , 12, 14, 10, np. nan , 11, 14])

#count number of values in array not equal to NaN
n.p. count_nonzero ( ~ np.isnan (my_array))

9

ရလဒ်မှ၊ NumPy အခင်းအကျင်းရှိ တန်ဖိုး ၉ ခု သည် NaN နှင့် မညီမျှကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။

မှတ်ချက် – tilde operator ( ~ ) ကို expression တစ်ခု၏ ဆန့်ကျင်ဘက်သို့ ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။ ဤဥပမာတွင်၊ ၎င်းသည် NaN နှင့် မ ညီသောဒြပ်စင်အရေအတွက်ကိုရေတွက်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ပါ သင်ခန်းစာများသည် Python တွင် အခြားသော ဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

NumPy array ၏မုဒ်ကို တွက်ချက်နည်း
NumPy array တွင် ထူးခြားသောတန်ဖိုးများကို ရေတွက်နည်း
NumPy တွင် သုညနှင့်ညီသော ဒြပ်စင်အရေအတွက်ကို ရေတွက်နည်း
NumPy တွင် True နှင့် ညီမျှသော ဒြပ်စင်အရေအတွက်ကို ရေတွက်နည်း