Python में अक्ष 0 पर NaN को एक मानकर सरणी तत्वों का संचयी गुणनफल लौटाएं

विवरण

numpy.nancumprod() फंक्शन सरणी तत्वों का संचयी गुणनफल (cumulative product) लौटाता है, NaN मानों को 1 मानकर (गुणनफल को अपरिवर्तित छोड़ते हुए)। अग्रणी NaN को 1 से बदल दिया जाता है। पूरी तरह से NaN या खाली स्लाइस के लिए 1 लौटाया जाता है।

पैरामीटर्स

a - इनपुट ऐरे
axis - वह अक्ष जिसके साथ संचयी गुणनफल गणना किया जाता है (डिफ़ॉल्ट: फ्लैट)
dtype - परिणाम और संचयक का डेटा प्रकार
out - वैकल्पिक आउटपुट ऐरे

चरण

import numpy as np

# NaN के साथ नंपाई ऐरे बनाएं
arr = np.array([[5, 10, 15], [20, np.nan, 30]])

print("हमारा ऐरे...\n", arr)
print("\nहमारे ऐरे के आयाम...\n", arr.ndim)
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटाटाइप...\n", arr.dtype)

# अक्ष 0 पर संचयी गुणनफल (NaN को 1 मानकर)
print("\nसरणी तत्वों का संचयी गुणनफल...\n", np.nancumprod(arr, axis=0))

पूर्ण उदाहरण

import numpy as np

# NaN के साथ ऐरे बनाएं
arr = np.array([[5, 10, 15], [20, np.nan, 30]])

# ऐरे प्रदर्शित करें
print("हमारा ऐरे...\n", arr)
print("\nहमारे ऐरे के आयाम...\n", arr.ndim)
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटाटाइप...\n", arr.dtype)

# अक्ष 0 पर संचयी गुणनफल
print("\nसरणी तत्वों का संचयी गुणनफल...\n", np.nancumprod(arr, axis=0))

आउटपुट

हमारा ऐरे...
[[ 5. 10. 15.]
 [20. nan 30.]]
हमारे ऐरे के आयाम...
2
हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटाटाइप...
float64
सरणी तत्वों का संचयी गुणनफल...
[[  5.  10.  15.]
 [100.  10. 450.]]

व्याख्या (axis=0)

स्तंभ-वार संचयी गुणनफल:

स्तंभ 0: 5 → 5*20=100
स्तंभ 1: 10 → 10*1=10 (NaN को 1 माना)
स्तंभ 2: 15 → 15*30=450

सामान्य cumprod से तुलना


# सामान्य cumprod: NaN प्रसारित होता है
np.cumprod(arr, axis=0)
# [[  5.  10.  15.]
#  [100.  nan 450.]]

# nancumprod: NaN को अनदेखा करता है
np.nancumprod(arr, axis=0)
# [[  5.  10.  15.]
#  [100.  10. 450.]]

अनुप्रयोग

लापता डेटा वाले समय श्रृंखला विश्लेषण
कुछ मान NaN होने पर ज्यामितीय माध्य गणना
वित्तीय रिटर्न श्रृंखला जहां कुछ दिनों का डेटा लापता है
संभाव्यता गणना जहां कुछ घटनाएं अनदेखी हैं