পাইথন অ্যাসাইনমেন্টে অপ্রত্যাশিত "NaN" ফলাফলগুলি মোকাবেলা করা কঠিন হতে পারে, বিশেষ করে যখন ডেটা বৈচিত্র রয়েছে এমন ফাইলগুলির সাথে কাজ করা। ত্রুটি-মুক্ত গণনার গ্যারান্টি দেওয়ার জন্য, এই নির্দেশিকাটি ফ্লোট('NaN') এর সাথে অনুপস্থিত মানগুলি পরিচালনা করে ধনাত্মক এবং ঋণাত্মক সংখ্যাগুলির জন্য স্বতন্ত্র গড় গণনা করার একটি উপায় সরবরাহ করে। এটি আউটপুট স্বয়ংক্রিয় গ্রেডিংয়ের প্রয়োজনীয়তাগুলিকে সন্তুষ্ট করার গ্যারান্টি দেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় ফর্ম্যাটিং পদক্ষেপগুলি নিয়েও আলোচনা করে। ত্রুটি পরিচালনার জন্য পাইথনের চেষ্টা...ব্যতীত এবং ফাইল পড়ার জন্য ওপেন ব্যবহার করে প্রোগ্রাম নির্ভরযোগ্যতা বৃদ্ধি পায়, যা এটিকে অ্যাসাইনমেন্ট এবং বাস্তব-বিশ্বের ডেটা বিশ্লেষণের জন্য সহায়ক করে তোলে। 📊