Cách Sử Dụng Từ “NaN”

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá từ “NaN” – một giá trị đặc biệt thường thấy trong tính toán khoa học và lập trình, đặc biệt là trong các ngôn ngữ như Python với thư viện NumPy. Bài viết cung cấp 20 ví dụ sử dụng chính xác về ngữ cảnh và có nghĩa, cùng hướng dẫn chi tiết về ý nghĩa, cách dùng, bảng so sánh, và các lưu ý quan trọng.

Phần 1: Hướng dẫn sử dụng “NaN” và các lưu ý

1. Ý nghĩa cơ bản của “NaN”

“NaN” là viết tắt của “Not a Number”, là một giá trị đặc biệt biểu thị rằng một kết quả tính toán không thể biểu diễn dưới dạng một số hợp lệ.

• Không phải là Số: Dùng để chỉ kết quả không xác định hoặc không thể biểu diễn bằng số học thông thường.

Dạng liên quan: Không có dạng từ liên quan trực tiếp. Tuy nhiên, các hàm kiểm tra như “isNaN()” (JavaScript) hoặc “np.isnan()” (Python/NumPy) thường được sử dụng.

Ví dụ:

• Giá trị: The result is NaN. (Kết quả là NaN.)
• Hàm kiểm tra: isNaN(x). (Kiểm tra xem x có phải là NaN không.)

2. Cách sử dụng “NaN”

a. Trong toán học và khoa học máy tính

1. Kết quả của phép toán không xác định:
   Ví dụ: 0/0 = NaN, ∞ – ∞ = NaN
2. Dữ liệu bị thiếu:
   Ví dụ: Một cột dữ liệu có một số giá trị bị thiếu có thể được biểu diễn bằng NaN.
3. Lỗi trong tính toán:
   Ví dụ: sqrt(-1) = NaN (trong các hệ thống số thực)

b. Trong lập trình (Python/NumPy)

1. Sử dụng np.nan để biểu diễn giá trị NaN:
   Ví dụ: import numpy as np; x = np.nan
2. Kiểm tra NaN bằng np.isnan():
   Ví dụ: np.isnan(x) trả về True nếu x là NaN.
3. Xử lý NaN trong mảng dữ liệu:
   Ví dụ: Thay thế NaN bằng một giá trị khác (ví dụ: 0) bằng np.nan_to_num().

c. Bảng so sánh

Ngôn ngữ/Thư viện	Cách biểu diễn NaN	Cách kiểm tra NaN	Ví dụ
Python/NumPy	np.nan	np.isnan(x)	import numpy as np; x = np.nan; np.isnan(x) # True
JavaScript	NaN	isNaN(x)	let x = NaN; isNaN(x) // true

3. Một số tình huống thường gặp với “NaN”

• Xử lý dữ liệu bị thiếu: Sử dụng NaN để đánh dấu dữ liệu không có và sau đó xử lý (ví dụ: loại bỏ hoặc điền giá trị).
• Phát hiện lỗi trong tính toán: Khi một phép toán trả về NaN, nó cho thấy có thể có lỗi trong logic hoặc dữ liệu đầu vào.
• Tránh lan truyền NaN: Các phép toán với NaN thường trả về NaN, vì vậy cần xử lý cẩn thận để tránh làm hỏng toàn bộ quá trình tính toán.

4. Lưu ý khi sử dụng “NaN”

a. So sánh với NaN

• NaN không bằng bất kỳ giá trị nào, kể cả chính nó. Vì vậy, không sử dụng “x == NaN” để kiểm tra. Luôn sử dụng các hàm kiểm tra như np.isnan() hoặc isNaN().

b. Ảnh hưởng đến các phép toán

• Các phép toán với NaN thường trả về NaN. Cần xử lý NaN trước khi thực hiện các phép toán quan trọng.

5. Những lỗi cần tránh

1. Sử dụng phép so sánh “==” với NaN:
   – Sai: *if x == np.nan:*
   – Đúng: if np.isnan(x):
2. Không kiểm tra NaN trước khi thực hiện các phép toán: Điều này có thể dẫn đến kết quả không chính xác.
3. Nhầm lẫn NaN với các giá trị khác (ví dụ: 0): NaN biểu thị dữ liệu bị thiếu hoặc không xác định, không phải là một giá trị số cụ thể.

6. Mẹo để ghi nhớ và sử dụng hiệu quả

• Nhớ rằng NaN là “Not a Number”: Nó không phải là một số và không nên được coi là một số.
• Sử dụng các hàm kiểm tra NaN: Luôn sử dụng np.isnan() hoặc isNaN() để kiểm tra NaN.
• Xử lý NaN một cách cẩn thận: Loại bỏ, thay thế hoặc bỏ qua các giá trị NaN tùy thuộc vào yêu cầu của bài toán.

Phần 2: Ví dụ sử dụng “NaN” và các dạng liên quan

Ví dụ minh họa

1. import numpy as np; arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5]); print(arr) # [ 1. 2. nan 4. 5.]
2. import numpy as np; x = float(‘nan’); print(np.isnan(x)) # True
3. import numpy as np; a = np.array([1, 2, np.nan, 4]); b = np.nanmean(a); print(b) # 2.3333333333333335 (Trung bình bỏ qua NaN)
4. import numpy as np; a = np.array([1, 2, np.nan, 4]); b = np.nan_to_num(a, nan=0.0); print(b) # [1. 2. 0. 4.] (Thay NaN bằng 0)
5. import numpy as np; a = np.array([np.inf, -np.inf, np.nan]); print(np.isfinite(a)) # [False False False]
6. import pandas as pd; df = pd.DataFrame({‘A’: [1, 2, np.nan], ‘B’: [5, 6, 7]}); print(df.isnull()) # Kiểm tra NaN trong DataFrame
7. import pandas as pd; df = pd.DataFrame({‘A’: [1, 2, np.nan], ‘B’: [5, 6, 7]}); print(df.dropna()) # Loại bỏ hàng chứa NaN
8. import pandas as pd; df = pd.DataFrame({‘A’: [1, 2, np.nan], ‘B’: [5, 6, 7]}); print(df.fillna(0)) # Điền NaN bằng 0
9. x = 0 / 0; print(x) # nan (Trong một số ngôn ngữ)
10. import numpy as np; a = np.array([1, 2, np.nan, 4]); b = np.isnan(a); print(b) # [False False True False] (Kiểm tra từng phần tử)
11. import numpy as np; a = np.array([1, 2, np.nan, 4]); b = np.where(np.isnan(a), 0, a); print(b) # [1. 2. 0. 4.] (Thay NaN có điều kiện)
12. import numpy as np; a = np.array([1, 2, np.nan, 4]); b = np.nansum(a); print(b) # 7.0 (Tổng bỏ qua NaN)
13. import numpy as np; a = np.array([1, 2, np.nan, 4]); print(np.nanmax(a)) # 4.0 (Giá trị lớn nhất bỏ qua NaN)
14. import numpy as np; a = np.array([1, 2, np.nan, 4]); print(np.nanmin(a)) # 1.0 (Giá trị nhỏ nhất bỏ qua NaN)
15. import numpy as np; a = np.array([1, 2, np.nan, 4]); print(np.nanprod(a)) # 8.0 (Tích bỏ qua NaN)
16. import numpy as np; a = np.array([1, 2, np.nan, 4]); mask = ~np.isnan(a); print(a[mask]) # [1. 2. 4.] (Lọc bỏ NaN)
17. import numpy as np; a = np.array([1, 2, np.nan, 4]); print(np.nanpercentile(a, 50)) # 2.0 (Trung vị bỏ qua NaN)
18. import numpy as np; a = np.array([1, 2, np.nan, 4]); print(np.nanstd(a)) # 1.247219128924647 (Độ lệch chuẩn bỏ qua NaN)
19. import numpy as np; a = np.array([1, 2, np.nan, 4]); print(np.nanvar(a)) # 1.5555555555555556 (Phương sai bỏ qua NaN)
20. import numpy as np; a = np.array([1, 2, np.nan, 4]); print(np.nanmedian(a)) # 2.0 (Trung vị bỏ qua NaN, tương tự np.nanpercentile(a, 50))