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

包含所需乘积的数字的数组.如果 a 不是数组,则尝试转换.

axis{int, tuple of int, None}, optional

计算乘积所沿的轴或多个轴.默认是计算扁平化数组的乘积.

dtypedata-type,可选

返回数组的类型和用于累加元素的累加器的类型.默认情况下,使用 a 的 dtype.例外情况是当 a 具有精度低于平台 (u)intp 的整数类型时.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

用于放置结果的可选输出数组.默认为 None .如果提供,它必须具有与预期输出相同的形状,但如有必要,将强制转换类型.有关更多详细信息,请参阅 输出类型确定 .将 NaN 强制转换为整数可能会产生意想不到的结果.

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,请参阅 reduce .

在 1.22.0 版本加入.

wherebool 的类数组对象,可选

要包含在乘积中的元素.有关详细信息,请参阅 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,将返回该数组.

参见

numpy.prod

跨数组传播 NaN 的乘积.

isnan

显示哪些元素是 NaN.

示例

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>>> 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.])

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