किसी दिए गए अक्ष पर सरणी तत्वों के संचयी उत्पाद को NaNs को पायथन में एक के रूप में मानते हुए लौटाएं

NaNs को एक मानकर दिए गए अक्ष पर सरणी तत्वों के संचयी उत्पाद को वापस करने के लिए, thenancumprod() विधि का उपयोग करें। संचयी उत्पाद तब नहीं बदलता है जब NaN का सामना करना पड़ता है और अग्रणी NaN को एक द्वारा बदल दिया जाता है। उन स्लाइस के लिए लौटा दिया जाता है जो सभी-NaN या खाली होते हैं। जब तक आउट निर्दिष्ट नहीं किया जाता है, तब तक परिणाम को धारण करने वाला एक नया सरणी देता है, जिस स्थिति में इसे वापस किया जाता है।

संचयी कार्य जैसे, 5, 5*10, 5*10*15, 5*10*15*20। पहला पैरामीटर इनपुट सरणी है। दूसरा पैरामीटर अक्ष है जिसके साथ संचयी उत्पाद की गणना की जाती है। डिफ़ॉल्ट रूप से इनपुट को समतल किया जाता है। तीसरा पैरामीटर लौटाए गए सरणी का प्रकार है, साथ ही संचायक का जिसमें तत्वों को गुणा किया जाता है। यदि dtype निर्दिष्ट नहीं है, तो यह dtype a के लिए डिफ़ॉल्ट है, जब तक कि एक हसन पूर्णांक dtype डिफ़ॉल्ट प्लेटफ़ॉर्म पूर्णांक से कम सटीकता के साथ न हो। उस स्थिति में, इसके बजाय डिफ़ॉल्ट प्लेटफ़ॉर्म पूर्णांक का उपयोग किया जाता है।

चौथा पैरामीटर वैकल्पिक आउटपुट सरणी है जिसमें परिणाम रखना है। इसमें अपेक्षित आउटपुट के समान आकार और बफर लंबाई होनी चाहिए लेकिन परिणामी मानों का प्रकार यदि आवश्यक हो तो डाला जाएगा।

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -

import numpy as np

सरणी () विधि का उपयोग करके एक संख्यात्मक सरणी बनाना। हमने नैन के साथ इंट टाइप के एलिमेंट जोड़े हैं -

arr = np.array([[5, 10, 15], [20, np.nan, 30]])

सरणी प्रदर्शित करें -

print("Our Array...\n",arr)

आयामों की जाँच करें -

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

डेटाटाइप प्राप्त करें -

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

NaNs को एक मानकर दिए गए अक्ष पर सरणी तत्वों के संचयी उत्पाद को वापस करने के लिए, thenancumprod() विधि का उपयोग करें। जब NaN का सामना करना पड़ता है और प्रमुख NaN को एक से बदल दिया जाता है, तो संचयी उत्पाद नहीं बदलता है -

print("\nCumulative Product of array elements...\n",np.nancumprod(arr, axis = 1))

उदाहरण

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))

आउटपुट

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.]]