在 Python 中将 NaN 视为零，返回给定轴上数组元素的累积和
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要将 NaN 视为零，返回给定轴上数组元素的累积和，请使用 nancumprod() 方法。遇到 NaN 时，累积和不会改变，前导 NaN 将被零替换。
对于全为 NaN 或为空的切片，将返回零。该方法返回一个保存结果的新数组，除非指定 out，否则将返回结果。如果 axis 不为 None 或 a 是一维数组，则结果的大小与 a 相同，形状与 a 相同。累积的工作方式如下:5、5+10、5+10+15、5+10+15+20。第一个参数是输入数组。第二个参数是计算累积和的轴。默认值(无)是计算扁平数组上的 cumsum。
第三个参数是返回数组的类型以及元素求和的累加器的类型。如果未指定 dtype，则默认为 a 的 dtype，除非 a 具有精度小于默认平台整数的整数 dtype。在这种情况下，将使用默认平台整数。第 4 个参数是放置结果的备用输出数组。它必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度，但必要时将强制转换类型。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
使用 array() 方法创建 numpy 数组。我们用 nan 添加了 int 类型的元素 −
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])
显示数组 −
print("我们的数组...\n",arr)
检查维度 −
print("\n数组的维度...\n",arr.ndim)
获取数据类型 −
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",arr.dtype)
要返回给定轴上数组元素的累计和(将 NaN 视为零)，请使用 nancumprod() 方法。遇到 NaN 并将前导 NaN 替换为零时，累计和不会改变 −
print("\n数组元素的累计和...\n",np.nancumsum(arr, axis = 1))
示例
import numpy as np
# 使用 array() 方法创建 numpy 数组
# 我们添加了 int 类型的元素 with nan
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])
# 显示数组
print("我们的数组...\n",arr)
# 检查维度
print("\n数组的维度...\n",arr.ndim)
# 获取数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",arr.dtype)
# 要返回将 NaN 视为零的给定轴上的数组元素的累积和，请使用 nancumprod() 方法
# 当遇到 NaN 时，累积和不会改变，并且前导 NaN 会被零替换。
print("\n数组元素的累计和...\n",np.nancumsum(arr, axis = 1))
输出
我们的数组... [[10. 20. 30.] [40. nan 60.]] 我们的数组的维度... 2 我们的数组对象的数据类型... float64 数组元素的累计和... [[ 10. 30. 60.] [ 40. 40. 100.]]
