PythonでNaNをゼロとして扱い、指定された軸1の配列要素の累積合計を返します
NaNをゼロとして扱う、特定の軸上の配列要素の累積合計を返すには、nancumprod()メソッドを使用します。 NaNが検出され、先頭のNaNがゼロに置き換えられても、累積合計は変化しません。 all-NaNまたは空のスライスの場合はゼロが返されます。このメソッドは、outが指定されていない限り、結果を保持する新しい配列を返します。この配列で結果が返されます。結果のサイズはaと同じで、if軸がNoneでないか、aが1次元配列の場合と同じ形状になります。
最初のパラメーターは入力配列です。 2番目のパラメーターは、累積合計が計算される軸です。デフォルト(なし)は、フラット化された配列の累積を計算することです。 3番目のパラメーターは、返される配列のタイプと、要素が合計されるアキュムレーターのタイプです。 dtypeが指定されていない場合、デフォルトのプラットフォーム整数よりも精度が低い整数dtypeがない限り、デフォルトでaのdtypeになります。その場合、デフォルトのプラットフォーム整数が使用されます。 4番目のパラメーターは、結果を配置するための代替出力配列です。期待される出力と同じ形状とバッファー長である必要がありますが、タイプは必要に応じてキャストされます。
ステップ
まず、必要なライブラリをインポートします-
import numpy as np
array()メソッドを使用してnumpy配列を作成します。 nan-
を使用してint型の要素を追加しましたarr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])
配列を表示する-
print("Our Array...\n",arr)
寸法を確認してください-
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
データ型を取得-
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
NaNをゼロとして扱う、特定の軸上の配列要素の累積合計を返すには、nancumprod()メソッド-
を使用します。print("\nCumulative Sum of array elements...\n",np.nancumsum(arr, axis = 1))
例
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, 60]]) # 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, axis = 1))に置き換えられます。
出力
Our Array... [[10. 20. 30.] [40. nan 60.]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... float64 Cumulative Sum of array elements... [[ 10. 30. 60.] [ 40. 40. 100.]]
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PythonでNaNをゼロとして扱い、指定された軸0の配列要素の累積合計を返します
NaNをゼロとして扱う、特定の軸上の配列要素の累積合計を返すには、nancumprod()メソッドを使用します。 NaNが検出され、先頭のNaNがゼロに置き換えられても、累積合計は変化しません。 all-NaNまたは空のスライスの場合はゼロが返されます。累積は、5、5 + 10、5 + 10 + 15、5 + 10 + 15+20のように機能します。 最初のパラメーターは入力配列です。 2番目のパラメーターは、累積合計が計算される軸です。デフォルト(なし)は、フラット化された配列の累積を計算することです。 3番目のパラメーターは、返される配列のタイプと、要素が合計されるアキュムレーターのタイ
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Pythonの軸0上のN次元配列の勾配を返します
勾配は、内部ポイントの2次の正確な中心の差と、境界での1次または2次の正確な片側(前方または後方)の差を使用して計算されます。したがって、返される勾配は、入力配列と同じ形状になります。最初のパラメーターfは、スカラー関数のサンプルを含むN次元配列です。 2番目のパラメーターは、varargs、つまりf値間の間隔です。すべての寸法のデフォルトの単一間隔。 3番目のパラメータはedge_order{1、2}です。つまり、勾配は境界でのN次の正確な差を使用して計算されます。デフォルト:1。4番目のパラメーターはグラデーションで、指定された1つまたは複数の軸に沿ってのみ計算されます。デフォルト(ax