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Python dask.array.nancumprod用法及代码示例


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。

参数

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。

dtypedtype,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 dtypea, 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。

outndarray,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。

返回

nancumprodndarray

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。

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


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。