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पायथन में NaN को शून्य मानने वाले सरणी तत्वों का संचयी योग लौटाएं

NaN को शून्य मानकर किसी दिए गए अक्ष पर सरणी तत्वों का संचयी योग वापस करने के लिए, thenancumprod() विधि का उपयोग करें। जब NaN का सामना करना पड़ता है और अग्रणी NaN को शून्य से बदल दिया जाता है, तो संचयी योग नहीं बदलता है। सभी-NaN या खाली स्लाइस के लिए शून्य लौटाए जाते हैं।

जब तक आउट निर्दिष्ट नहीं किया जाता है, तब तक परिणाम को पकड़े हुए एक नया सरणी देता है, जिसमें इसे वापस किया जाता है। परिणाम का एक ही आकार है, और एक ही आकार है जैसे कि अक्ष कोई नहीं है या एक 1-डी सरणी है। संचयी कार्य जैसे, 5, 5+10, 5+10+15, 5+10+15+ 20. पहला पैरामीटर इनपुट सरणी है। दूसरा पैरामीटर वह अक्ष है जिसके साथ संचयी योग की गणना की जाती है। डिफ़ॉल्ट (कोई नहीं) फ़्लैटेड ऐरे पर कमसम की गणना करना है।

तीसरा पैरामीटर लौटाए गए सरणी और संचायक का प्रकार है जिसमें तत्वों का योग होता है। यदि dtype निर्दिष्ट नहीं है, तो यह dtype a के लिए डिफॉल्ट करता है, जब तक कि a में एक पूर्णांक dtype witha सटीक डिफ़ॉल्ट प्लेटफ़ॉर्म पूर्णांक से कम न हो। उस स्थिति में, 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 यदि आवश्यक हो तो प्रकार डाला जाएगा।

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय 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([10, 20, 30, 40, np.nan])

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)

NaN को शून्य मानकर किसी दिए गए अक्ष पर सरणी तत्वों का संचयी योग वापस करने के लिए, thenancumprod() विधि का उपयोग करें। जब NaN का सामना करना पड़ता है और अग्रणी NaN को शून्य से बदल दिया जाता है, तो संचयी योग नहीं बदलता है। सभी-NaN या खाली स्लाइस के लिए शून्य लौटाए जाते हैं -

print("\nCumulative Sum of array elements...\n",np.nancumsum(arr))

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([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))

आउटपुट

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.]

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