numpy.nanprod

numpy.nanprod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)

返回给定轴上数组元素的乘积,并将非数字 (NaN) 视为 1.

对于全为 NaN 或空的切片,返回 1.

参数:

aarray_like

包含要计算乘积的数字的数组.如果 a 不是数组,则尝试转换.

轴{int, tuple of int, None}, optional

计算乘积所沿的轴或多个轴.默认值是计算扁平化数组的乘积.

dtypedata-type,可选

返回的数组的类型和元素相加的累加器的类型.默认情况下,使用 a 的 dtype.但如果 a 的整数类型精度低于平台 (u)intp,则会例外.在这种情况下,默认值将是 (u)int32 或 (u)int64,具体取决于平台是 32 位还是 64 位.对于非精确输入,dtype 必须是非精确的.

outndarray,可选

用于放置结果的备用输出数组.默认值为 None . 如果提供,则它必须具有与预期输出相同的形状,但如有必要,将转换类型. 有关更多详细信息,请参见 输出类型确定 .将 NaN 转换为整数可能会产生意外的结果.

keepdimsbool,可选

如果为 True,则缩减的轴将作为大小为 1 的维度保留在结果中.使用此选项,结果将针对原始 arr 正确广播.

initial标量,可选

此乘积的起始值.有关详细信息,请参见 reduce .

在 1.22.0 版本加入.

其中array_like of bool,可选

要包含在乘积中的元素.有关详细信息,请参见 reduce .

在 1.22.0 版本加入.

返回:

nanprodndarray

除非指定了 out ,否则将返回一个包含结果的新数组,在这种情况下,将返回 out .

参见

numpy.prod

数组上的乘积,传播 NaN.

isnan

显示哪些元素是 NaN.

示例

Try it in your browser!

>>> import numpy as np
>>> np.nanprod(1)
1
>>> np.nanprod([1])
1
>>> np.nanprod([1, np.nan])
1.0
>>> a = np.array([[1, 2], [3, np.nan]])
>>> np.nanprod(a)
6.0
>>> np.nanprod(a, axis=0)
array([3., 2.])

Go BackOpen In Tab