用法:
dask.array.nancumprod(x, axis, dtype=None, out=None, *, method='sequential')
返回数组元素在给定轴上的累积乘积,将非数字 (NaN) 视为一个。当遇到 NaN 并且前面的 NaN 被替换为 1 时,累积乘积不会改变。
此文档字符串是从 numpy.nancumprod 复制的。
可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。
Dask 添加了一个额外的仅关键字参数
method
。- 方法{‘sequential’, ‘blelloch’},可选
选择用于执行 cumprod 的方法。默认为‘sequential’。
- ‘sequential’ 在当前块之前执行每个先前块的 cumprod。
- ‘blelloch’ 是 work-efficient 并行 cumprod。它首先暴露了并行性
获取每个块的乘积并通过二叉树组合乘积。根据工作负载、调度程序和硬件,此方法可能更快或更节省内存。更多的基准测试是必要的。
为all-NaN 或空的切片返回一个。
- a:数组(在 Dask 中不支持)
输入数组。
- axis:整数,可选
计算累积乘积的轴。默认情况下,输入是展平的。
- dtype:dtype,可选
返回数组的类型,以及元素相乘的累加器的类型。如果类型未指定,默认为 dtype
a
, 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。- out:ndarray,可选
用于放置结果的替代输出数组。它必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度,但如果需要,将转换结果值的类型。
- nancumprod:ndarray
除非指定
out
,否则将返回一个保存结果的新数组,在这种情况下会返回它。
参数:
返回:
例子:
>>> np.nancumprod(1) array([1]) >>> np.nancumprod([1]) array([1]) >>> np.nancumprod([1, np.nan]) array([1., 1.]) >>> a = np.array([[1, 2], [3, np.nan]]) >>> np.nancumprod(a) array([1., 2., 6., 6.]) >>> np.nancumprod(a, axis=0) array([[1., 2.], [3., 2.]]) >>> np.nancumprod(a, axis=1) array([[1., 2.], [3., 3.]])
相关用法
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- Python dask.array.nanargmin用法及代码示例
- Python dask.array.nanmax用法及代码示例
- Python dask.array.nanargmax用法及代码示例
- Python dask.array.nanmedian用法及代码示例
- Python dask.array.nanmean用法及代码示例
- Python dask.array.nanvar用法及代码示例
- Python dask.array.nanprod用法及代码示例
- Python dask.array.nanstd用法及代码示例
- Python dask.array.negative用法及代码示例
- Python dask.array.nextafter用法及代码示例
- Python dask.array.nonzero用法及代码示例
- Python dask.array.not_equal用法及代码示例
- Python dask.array.stats.ttest_ind用法及代码示例
- Python dask.array.ma.masked_values用法及代码示例
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注:本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.nancumprod。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。