NumPy 1.14 - numpy.nancumsum()

numpy.nancumsum




numpy

numpy.nancumsum

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

शून्य के रूप में संख्याओं (NaNs) का इलाज करने वाले किसी दिए गए अक्ष पर सरणी तत्वों के संचयी योग को लौटाएं। जब NaN का सामना किया जाता है और अग्रणी NaN को शून्य से बदल दिया जाता है, तो संचयी योग नहीं बदलता है।

शून्य को उन स्लाइस के लिए लौटाया जाता है जो सभी-NaN या खाली हैं।

संस्करण 1.12.0 में नया।

पैरामीटर:

a : array_like

इनपुट सरणी

अक्ष : int, वैकल्पिक

धुरी जिसके साथ संचयी योग की गणना की जाती है। डिफ़ॉल्ट (कोई नहीं) चपटा समतल पर कम्सम की गणना करना है।

dtype : dtype, वैकल्पिक

लौटे हुए सरणी का प्रकार और संचायक जिसमें तत्व सम्‍मिलित हैं। 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, डिफ़ॉल्ट प्लेटफ़ॉर्म पूर्णांक का उपयोग किया जाता है।

बाहर : ndarray, वैकल्पिक

वैकल्पिक आउटपुट ऐरे जिसमें रिजल्ट रखना है। इसमें अपेक्षित उत्पादन के समान आकार और बफर की लंबाई होनी चाहिए लेकिन यदि आवश्यक हो तो प्रकार डाला जाएगा। अधिक विवरण के लिए doc.ufuncs (अनुभाग "आउटपुट तर्क") देखें।

यह दिखाता है:

nancumsum : ndarray

परिणाम को पकड़े हुए एक नया सरणी लौटाया out है जब तक कि निर्दिष्ट नहीं किया out है, जिसमें यह वापस आ जाता है। परिणाम का आकार a ही a , और यदि axis कोई नहीं है या 1-d सरणी के समान आकार है।

यह भी देखें

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

उदाहरण

>>> np.nancumsum(1)
array([1])
>>> np.nancumsum([1])
array([1])
>>> np.nancumsum([1, np.nan])
array([ 1.,  1.])
>>> a = np.array([[1, 2], [3, np.nan]])
>>> np.nancumsum(a)
array([ 1.,  3.,  6.,  6.])
>>> np.nancumsum(a, axis=0)
array([[ 1.,  2.],
       [ 4.,  2.]])
>>> np.nancumsum(a, axis=1)
array([[ 1.,  3.],
       [ 3.,  3.]])