numpy.nansum()
La función se usa cuando queremos calcular la suma de los elementos de la array sobre un eje dado, tratando No es un número (NaNs) como cero.
Sintaxis: numpy.nansum(arr, axis=Ninguno, dtype=Ninguno, out=Ninguno, keepdims=’sin valor’)
Parámetros:
arr: [array_like] Array que contiene números cuya suma se desea. Si arr no es una array, se intenta una conversión.
eje : Eje o ejes a lo largo de los cuales se calcula la suma. El valor predeterminado es calcular la suma de la array aplanada.
dtype : el tipo de la array devuelta y del acumulador en el que se suman los elementos. De forma predeterminada, se utiliza el tipo de arr.
out : [ndarray, opcional] Una ubicación en la que se almacena el resultado.
-> Si se proporciona, debe tener una forma a la que se transmitan las entradas.
-> Si no se proporciona o Ninguno, se devuelve una array recién asignada.
keepdims: bool, opcional
-> Si se establece en True, los ejes que se reducen se dejan en el resultado como dimensiones con tamaño uno. Con esta opción, el resultado se transmitirá correctamente contra el arr original.
-> Si el valor no es el predeterminado, los valores de keepdims se pasarán a los métodos de suma o media de las subclases de ndarray.
-> Si los métodos de las subclases no implementan keepdims, se generarán excepciones.Retorno: se devuelve una nueva array que contiene el resultado a menos que se especifique out, en el que se devuelve. El resultado tiene el mismo tamaño que arr y la misma forma que arr, si el eje no es Ninguno o arr, es una array unidimensional.
Código #1: Trabajando
# Python program explaining # numpy.nansum() function import numpy as geek in_num = 10 print ("Input number : ", in_num) out_sum = geek.nansum(in_num) print ("sum of array element : ", out_sum)
Producción :
Input number : 10 sum of array element : 10
Código #2:
# Python program explaining # numpy.nansum function import numpy as geek in_arr = geek.array([[2, 2, 2], [2, 2, geek.nan]]) print ("Input array : ", in_arr) out_sum = geek.nansum(in_arr) print ("sum of array elements: ", out_sum)
Producción :
Input array : [[ 2. 2. 2.] [ 2. 2. nan]] sum of array elements: 10.0
Código #3:
# Python program explaining # numpy.nansum function import numpy as geek in_arr = geek.array([[2, 2, 2], [2, 2, geek.nan]]) print ("Input array : ", in_arr) out_sum = geek.nansum(in_arr, axis = 1) print ("sum of array elements taking axis 1: ", out_sum)
Producción :
Input array : [[ 2. 2. 2.] [ 2. 2. nan]] sum of array elements taking axis 1: [ 6. 4.]
Nota: si están presentes tanto el infinito positivo como el negativo, la suma será No es un número (NaN). Si uno de infinito positivo y negativo están presentes, la suma será infinito positivo o negativo, que está presente.
Código #4:
# Python program explaining # numpy.nansum() function import numpy as geek in_arr1 = geek.array([2, -5, geek.nan, geek.inf]) in_arr2 = geek.array([1, 4, geek.inf, -geek.inf ]) print ("1st array elements: ", in_arr1) print ("2nd array elements: ", in_arr2) out_sum1 = geek.nansum(in_arr1) out_sum2 = geek.nansum(in_arr2) print ("sum of 1st array elements: ", out_sum1) print ("sum of 2nd array elements: ", out_sum2)
Producción :
1st array elements: [ 2. -5. nan inf] 2nd array elements: [ 1. 4. inf -inf] sum of 1st array elements: inf sum of 2nd array elements: nan
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por jana_sayantan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA