numpy.nanprod#

numpy.nanprod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims= значение>, initial=<нет значение>, where= значение>)[источник]#

Возвращает произведение элементов массива по заданной оси, обрабатывая Not a Numbers (NaNs) как единицы.

Возвращается единица для срезов, которые полностью состоят из NaN или пусты.

Параметры:

aarray_like: Массив, содержащий числа, произведение которых требуется. Если a не является массивом, выполняется попытка преобразования.
ось{int, tuple of int, None}, optional: Ось или оси, по которым вычисляется произведение. По умолчанию вычисляется произведение сведённого массива.
dtypeтип данных, опционально: Тип возвращаемого массива и аккумулятора, в котором суммируются элементы. По умолчанию, dtype a используется. Исключение, когда a имеет целочисленный тип с меньшей точностью, чем платформенный (u)intp. В этом случае по умолчанию будет либо (u)int32, либо (u)int64 в зависимости от того, является ли платформа 32- или 64-битной. Для неточных входных данных dtype должен быть неточным.
выходndarray, необязательно: Альтернативный выходной массив для размещения результата. По умолчанию это None. Если предоставлен, он должен иметь ту же форму, что и ожидаемый вывод, но тип будет приведён при необходимости. См. Определение типа вывода для подробностей. Приведение NaN к целому числу может давать неожиданные результаты.
keepdimsbool, необязательно: Если True, оси, которые были сокращены, остаются в результате как размерности с размером один. С этой опцией результат будет корректно транслироваться относительно исходного arr.
начальныйскаляр, опционально: Начальное значение для этого произведения. См. reduce подробности.

Новое в версии 1.22.0.
гдеarray_like из bool, необязательный: Элементы для включения в произведение. См. reduce подробности.

Новое в версии 1.22.0.

Возвращает:

nanprodndarray: Новый массив с результатом возвращается, если только выход указан, в этом случае он возвращается.

Смотрите также

numpy.prod: Произведение по массиву с распространением NaN.
isnan: Показать, какие элементы являются NaN.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> np.nanprod(1)
1
>>> np.nanprod([1])
1
>>> np.nanprod([1, np.nan])
1.0
>>> a = np.array([[1, 2], [3, np.nan]])
>>> np.nanprod(a)
6.0
>>> np.nanprod(a, axis=0)
array([3., 2.])