NumPy 1.14 - numpy.nancumprod()

numpy.nancumprod




numpy

numpy.nancumprod

numpy.nancumprod(a, axis=None, dtype=None, out=None) [source]

किसी दिए गए अक्ष पर सरणी तत्वों के संचयी उत्पाद को लौटाएं जो नॉट नंबर्स (NaNs) को एक मानता है। संचयी उत्पाद तब परिवर्तित नहीं होता है जब NaN का सामना किया जाता है और प्रमुख NaN को बदल दिया जाता है।

प्याज उन स्लाइस के लिए लौटाए जाते हैं जो सभी-NaN या खाली होते हैं।

संस्करण 1.12.0 में नया।

पैरामीटर:

a : array_like

इनपुट सरणी

अक्ष : int, वैकल्पिक

एक्सिस जिसके साथ संचयी उत्पाद की गणना की जाती है। डिफ़ॉल्ट रूप से इनपुट चपटा होता है।

dtype : dtype, वैकल्पिक

लौटे हुए सरणी का प्रकार, साथ ही साथ संचायक जिसमें तत्वों को गुणा किया जाता है। यदि dtype निर्दिष्ट नहीं है, तो यह a के dtype को डिफॉल्ट a , जब तक कि एक पूर्णांक dtype डिफ़ॉल्ट प्लेटफ़ॉर्म पूर्णांक से कम सटीकता के साथ नहीं है। उस स्थिति में, इसके बजाय डिफ़ॉल्ट प्लेटफ़ॉर्म पूर्णांक का उपयोग किया जाता है।

बाहर : ndarray, वैकल्पिक

वैकल्पिक आउटपुट ऐरे जिसमें रिजल्ट रखना है। इसमें अपेक्षित आउटपुट के समान आकार और बफर की लंबाई होनी चाहिए लेकिन यदि आवश्यक हो तो परिणामी मानों का प्रकार डाला जाएगा।

यह दिखाता है:

nancumprod : ndarray

परिणाम को पकड़े हुए एक नया सरणी लौटाया out है जब तक कि निर्दिष्ट नहीं किया out है, जिस स्थिति में उसे लौटाया जाता है।

यह भी देखें

numpy.cumprod
NaNs को फैलाने वाले सरणी में संचयी उत्पाद।
isnan
दिखाएँ कि कौन से तत्व NaN हैं।

उदाहरण

>>> np.nancumprod(1)
array([1])
>>> np.nancumprod([1])
array([1])
>>> np.nancumprod([1, np.nan])
array([ 1.,  1.])
>>> a = np.array([[1, 2], [3, np.nan]])
>>> np.nancumprod(a)
array([ 1.,  2.,  6.,  6.])
>>> np.nancumprod(a, axis=0)
array([[ 1.,  2.],
       [ 3.,  2.]])
>>> np.nancumprod(a, axis=1)
array([[ 1.,  2.],
       [ 3.,  3.]])