Python中的 numpy.nanprod()

在科学计算领域，我们经常会遇到不确定值或缺失值的情况。这时候需要使用numpy库中的nan函数族。但是，如果我们需要计算这些不确定值或缺失值的乘积，该怎么办呢？这时候就可以使用numpy.nanprod()函数。

函数介绍

numpy.nanprod (a, axis=None, dtype=None, keepdims=<no value>)

计算数组中非NaN值的积。NaN表示非数字，即不确定值或缺失值。返回的结果是标量值或者与原数组相同形状的数组，取决于参数 axis 是否为 None。

参数说明

• a : 数组，它的非NaN值的积将被计算。
• axis : 整数或元组，可选。在其中计算非NaN值的积。如果没有指定，则在整个数组中计算。默认值为 None。
• dtype : 可选。用于计算结果的数据类型。
• keepdims : bool, 可选。如果设置为 True，则在结果中保留每个维度的长度为1维度。否则，将从结果中删除所有长度为1的维度。默认值为 no value。

返回值

• out: 标量值或同输入数组 a 相同形状的数组。如果在 a 中存在NaN，则返回NaN。

示例

示例1

import numpy as np

arr = np.array([2, np.nan, 3])
result = np.nanprod(arr)
print(result)

输出：

6.0

解析：计算数组 [2, np.nan, 3] 中非NaN值的积，即 2 * 3 = 6。

示例2

import numpy as np

arr = np.array([[2, np.nan, 3], [5, 6, np.nan]])
result = np.nanprod(arr, axis=0)
print(result)

输出：

[10.  6.  3.]

解析：计算数组 [[2, np.nan, 3], [5, 6, np.nan]] 中每列中非NaN值的积，即 [2 * 5, 6, 3] = [10, 6, 3]。

示例3

import numpy as np

arr = np.array([2, np.nan, 3])
result = np.nanprod(arr, keepdims=True)
print(result)

输出：

[6.]

解析：计算数组 [2, np.nan, 3] 中非NaN值的积，并在结果中保留长度为1的维度。

注意事项

numpy.nanprod()函数对数组的输入要求严格，必须是浮点数类型。如果输入为整型，则会先进行隐式类型转换。如果输入为字符串，将会抛出TypeError异常。如果没有非NaN值，则会返回1.0。如果在计算过程中存在NaN值，则根据IEEE 754标准返回NaN值。在使用时要注意这些方面。