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法學在Python中，返回沿軸1累積陣列元素的乘積，將NaN視為1
要返回沿給定軸累積陣列元素的乘積，並將NaN視為1，請使用nancumprod()方法。遇到NaN時，累積乘積不會改變，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。除非指定out，否則該方法將返回一個包含結果的新陣列。
累積的工作方式如下：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乘積的軸。預設情況下，輸入被展平。第三個引數是返回陣列的型別，以及元素相乘的累加器的型別。如果未指定dtype，則預設為a的dtype，除非a的整數dtype的精度小於預設平臺整數的精度。在這種情況下，將改為使用預設平臺整數。
第四個引數是放置結果的替代輸出陣列。它必須與預期輸出具有相同的形狀和緩衝區長度，但如果需要，結果值的型別將被強制轉換。
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int型別的元素和nan：
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)要返回沿給定軸累積陣列元素的乘積，並將NaN視為1，請使用nancumprod()方法：
print("\nCumulative Product of array elements...\n",np.nancumprod(arr, axis = 1))
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
# The cumulative product does not change when NaNs are encountered and leading NaNs are replaced by ones.
print("\nCumulative Product of array elements...\n",np.nancumprod(arr, axis = 1))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. 50. 750.] [ 20. 20. 600.]]
更新於：2022年3月2日
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