返回数组元素在轴0上的累积乘积，在Python中把NaN视为1

在这篇文章中，我们将讨论如何用Python和NumPy找到负的输入值被提高到什么程度的结果。

示例

输入: [[10. nan][nan 20.]]
输出: [ 10. 10. 10. 200.]
解释: 在一个给定的轴上，数组元素的累积乘积。

NumPy.nancumprod 方法

numpy nancumprod()用于返回数组元素在0轴上的累积乘积，将NaN视为’1’。该方法返回沿给定轴的数组元素的总和，NaNs被视为1。当发现NaNs并将领先的NaNs替换成1时，累积乘积保持不变。对于全NaN或空片，会返回1。

语法: numpy.nancumprod(a, axis=None, dtype=None)

参数:

• a: 输入阵列。
• axis: int value, optional.0或1。
• dtype: 可选值。 返回数组的类型，以及累加器的类型。

返回：数组元素的累积乘积。

示例 1 :

在这个例子中，我们导入了NumPy包，使用np.array()方法创建了一个数组。关于数组的信息，如形状、数据类型和尺寸，可以通过.shape , .dtype , 和 .ndim属性找到。 nancumprod()用于返回数组元素的累积乘积。这里的轴是无。

# import packages
import numpy as np
  
# Creating an array with integers and nans
array = np.array([[10,np.nan],[np.nan,20]])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",array.dtype)
  
# cumulative product of array elements
print(np.nancumprod(array))

输出:

[[10. nan]
 [nan 20.]]
Shape of the array is :  (2, 2)
The dimension of the array is :  2
Datatype of our Array is :  float64
[ 10.  10.  10. 200.]

示例 2:

在这个例子中，我们通过在轴参数中传递0来返回数组元素沿行的累积乘积。

# import packages
import numpy as np
  
# Creating an array with integers and nans
array = np.array([[10,np.nan],[np.nan,20]])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",array.dtype)
  
# cumulative product of array elements along axis =0 (along rows)
print(np.nancumprod(array,axis=0))

输出:

[10. nan]
 [nan 20.]]
Shape of the array is :  (2, 2)
The dimension of the array is :  2
Datatype of our Array is :  float64
[[10.  1.]
 [10. 20.]]

示例 3:

在这个例子中，我们通过在轴参数中传递1来返回数组元素与列的累积乘积。

# import packages
import numpy as np
  
# Creating an array with integers and nans
array = np.array([[10,np.nan],[np.nan,20]])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",array.dtype)
  
# cumulative product of array elements along 
# axis =1(along columns)
print(np.nancumprod(array,axis=1))

输出:

[[10. nan]
 [nan 20.]]
Shape of the array is :  (2, 2)
The dimension of the array is :  2
Datatype of our Array is :  float64
[[10. 10.]
 [ 1. 20.]]