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法學在 Python 中返回陣列元素的累積和，將 NaN 視為零
要返回在給定軸上陣列元素的累積和，並將 NaN 視為零，請使用 nancumprod() 方法。當遇到 NaN 時，累積和不會改變，並且前導 NaN 將被零替換。對於全是 NaN 或為空的切片，將返回零。
除非指定了 out，否則該方法將返回一個包含結果的新陣列。結果與 a 的大小相同，如果 axis 不為 None 或 a 是一個一維陣列，則結果與 a 的形狀相同。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和的軸。預設值 (None) 是在扁平化陣列上計算累積和。
第三個引數是返回陣列的型別以及用於對元素求和的累加器的型別。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，但如有必要，型別將被轉換。
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 int 型別元素：
arr = np.array([10, 20, 30, 40, np.nan])
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)要返回在給定軸上陣列元素的累積和，並將 NaN 視為零，請使用 nancumprod() 方法。當遇到 NaN 時，累積和不會改變，並且前導 NaN 將被零替換。對於全是 NaN 或為空的切片，將返回零：
print("\nCumulative Sum of array elements...\n",np.nancumsum(arr))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([10, 20, 30, 40, np.nan])
# 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 sum of array elements over a given axis treating NaNs as zero, use the nancumprod() method
# The cumulative sum does not change when NaNs are encountered and leading NaNs are replaced by zeros.
print("\nCumulative Sum of array elements...\n",np.nancumsum(arr))輸出
Our Array... [10. 20. 30. 40. nan] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... float64 Cumulative Sum of array elements... [ 10. 30. 60. 100. 100.]
更新於：2022年2月28日
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