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法學在Python中，返回沿軸0的陣列元素的累積積，並將NaN視為1
要返回沿給定軸的陣列元素的累積積，並將NaN視為1，請使用`nancumprod()`方法。當遇到NaN時，累積積不會改變，並且前導NaN將被替換為1。對於全是NaN或為空的切片，將返回1。該方法返回一個包含結果的新陣列，除非指定了`out`引數，在這種情況下，結果將返回到`out`引數中。
該方法的工作方式如下：5, 5*10, 5*10*15, 5*10*15*20。第一個引數是輸入陣列。第二個引數是計算累積積的軸。預設情況下，輸入被展平。
第三個引數是返回陣列的型別，以及用於相乘元素的累加器的型別。如果未指定`dtype`，則預設為`a`的`dtype`，除非`a`具有精度低於預設平臺整數的整數`dtype`。在這種情況下，將改為使用預設平臺整數。第四個引數是用於放置結果的備用輸出陣列。它必須與預期輸出具有相同的形狀和緩衝區長度，但結果值的型別將根據需要進行轉換。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np
使用`array()`方法建立一個NumPy陣列。我們添加了包含NaN的整數型別元素：
arr = np.array([[5, 10, 15], [20, np.nan, 30]])
顯示陣列：
print("Our Array...\n",arr)檢查維度：
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
獲取資料型別：
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)要返回沿給定軸的陣列元素的累積積，並將NaN視為1，請使用`nancumprod()`方法。當遇到NaN時，累積積不會改變，並且前導NaN將被替換為1。對於全是NaN或為空的切片，將返回1。該方法返回一個包含結果的新陣列，除非指定了`out`引數，在這種情況下，結果將返回到`out`引數中。
print("\nCumulative Product of array elements...\n",np.nancumprod(arr, axis = 0))
示例
import numpy as np
# Creating a numpy array using the array() method
# We have added elements of int type with nan
arr = np.array([[5, 10, 15], [20, np.nan, 30]])
# Display the array
print("Our Array...\n",arr)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
# To return the cumulative product of array elements over a given axis treating NaNs as one, use the nancumprod() method
print("\nCumulative Product of array elements...\n",np.nancumprod(arr, axis = 0))輸出
Our Array... [[ 5. 10. 15.] [20. nan 30.]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... float64 Cumulative Product of array elements... [[ 5. 10. 15.] [100. 10. 450.]]
更新於：2022年3月2日
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