numpy.nansum() en Python

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