উত্তর:
>>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,np.nan], [7,8,9]])
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., nan],
[ 7., 8., 9.]])
>>> a[~np.isnan(a).any(axis=1)]
array([[ 1., 2., 3.],
[ 7., 8., 9.]])
এবং এটিকে পুনরায় নিয়োগ করুন a।
ব্যাখ্যা: যেখানে , অন্যত্র np.isnan(a)একই ধরণের অ্যারে প্রদান করে। সম্পূর্ণ সারিগুলিতে একটি লজিকাল অপারেশন করে একটি অ্যারে হ্রাস করে , উল্টে দেয় এবং বন্ধনীগুলির মধ্যে থাকা মূল অ্যারে থেকে কেবল সারিগুলি বেছে নেয় ।TrueNaNFalse.any(axis=1)m*nnor~True/Falsea[ ]True
anyকরতে হবে all। যেহেতু আপনি "সমস্ত ন্যান নয়" যেখানে সারি নির্বাচন করার পরিবর্তে "সমস্ত সীমাবদ্ধ" সারি নির্বাচন করতে চান।
np.isfiniteএই ক্ষেত্রে এছাড়াও দরকারী, পাশাপাশি যখন আপনি±Infমানগুলি থেকে মুক্তি পেতে চান । এটি~কেবলমাত্র সীমাবদ্ধ বাস্তবের জন্য সত্য প্রত্যাবর্তনের কারণে এটির প্রয়োজন হয় না ।