np.isnan/isinf का इस्तेमाल
ये functions numeric arrays के अंदर missing values (NaN) और infinite values ढूंढते हैं।
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Syntax
np.isnan(arr)
np.isinf(arr)np.isnan/isinf
NaN का मतलब है "not a number" और यह missing या invalid results mark करता है, जबकि inf overflow या एक float zero से division mark करता है। np.isnan, np.isinf, और np.isfinite boolean masks return करते हैं। ध्यान दें कि nan == nan False है, इसलिए इसे detect करने के लिए isnan इस्तेमाल करना ज़रूरी है।
Note:
np.nanmean, np.nansum, और इनके जैसे NaN values ignore करते हैं।
उदाहरण: np.isnan/isinf
import numpy as np
a = np.array([1.0, np.nan, 3.0, np.inf])
print(np.isnan(a))
print(np.isinf(a))
print(np.isfinite(a))
print(np.nanmean(a[np.isfinite(a)]))
# Output:
# [False True False False]
# [False False False True]
# [ True False True False]
# 2.0Related Topics
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view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- == से NaN test करना
- NaN को silently एक mean poison करने देना
- यह भूल जाना कि inf और nan अलग हैं
चैप्टर सारांश
- NaN खुद के बराबर नहीं है
- इसे detect करने के लिए isnan इस्तेमाल करें
- isinf infinities ढूंढता है
- nan-prefixed functions NaN ignore करते हैं
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