একটি প্রদত্ত অক্ষের উপর অ্যারে উপাদানগুলির ক্রমবর্ধমান পণ্য ফেরত দিতে NaN-কে এক হিসাবে বিবেচনা করে, thenancumprod() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। ক্রমবর্ধমান পণ্য পরিবর্তন হয় না যখন NaNs সম্মুখীন হয় এবং অগ্রণী NaNগুলি দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়। সমস্ত-NaN বা খালি স্লাইসগুলির জন্য ফেরত দেওয়া হয়।
পদ্ধতিটি একটি নতুন অ্যারে প্রদান করে যার ফলাফলটি ধারণ করা হয় যদি না আউট নির্দিষ্ট করা হয়, যে ক্ষেত্রে itis ফিরে আসে। ক্রমবর্ধমান কাজ যেমন, 5, 5*10, 5*10*15, 5*10*15*20। ১ম প্যারামিটারটি হল ইনপুটাররে। 2য় প্যারামিটার হল অক্ষ যার সাথে ক্রমবর্ধমান পণ্য গণনা করা হয়। ডিফল্টরূপে ইনপুট সমতল হয়।
3য় প্যারামিটার হল রিটার্ন করা অ্যারের ধরন, সেইসাথে যে অ্যাকিউমুলেটরটিতে উপাদানগুলিকে গুণিত করা হয়। যদি dtype নির্দিষ্ট করা না থাকে, তাহলে এটি a-এর dtype-এ ডিফল্ট হয়, যদি না a-এর একটি পূর্ণসংখ্যা টাইপ ডিফল্ট প্ল্যাটফর্ম পূর্ণসংখ্যার চেয়ে কম থাকে। সেই ক্ষেত্রে, পরিবর্তে ডিফল্ট প্ল্যাটফর্ম পূর্ণসংখ্যা ব্যবহার করা হয়। 4র্থ প্যারামিটার হল বিকল্প আউটপুট অ্যারে যাতে ফলাফলটি স্থাপন করা হয়। প্রত্যাশিত আউটপুটের মতো এটির আকৃতি এবং বাফারের দৈর্ঘ্য অবশ্যই একই হতে হবে তবে প্রয়োজনে ফলাফলের মানগুলির ধরণটি নিক্ষেপ করা হবে৷
পদক্ষেপ
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করুন -
import numpy as np
array() পদ্ধতি ব্যবহার করে একটি numpy অ্যারে তৈরি করা হচ্ছে। আমরা nan-
এর সাথে int টাইপের উপাদান যোগ করেছিarr = np.array([[5, 10, 15], [20, np.nan, 30]])
অ্যারে প্রদর্শন করুন −
print("Our Array...\n",arr) মাত্রা পরীক্ষা করুন −
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
ডেটাটাইপ −
পানprint("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype) একটি প্রদত্ত অক্ষের উপর অ্যারে উপাদানগুলির ক্রমবর্ধমান পণ্য ফেরত দিতে NaN-কে এক হিসাবে বিবেচনা করে, thenancumprod() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। ক্রমবর্ধমান পণ্য পরিবর্তন হয় না যখন NaNs সম্মুখীন হয় এবং অগ্রণী NaNগুলি দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়। অল-NaN বা খালি স্লাইসগুলির জন্য বেশিগুলি ফেরত দেওয়া হয়। থিমথ একটি নতুন অ্যারে রিটার্ন করে যার ফলাফলটি ধারণ করে রিটার্ন করা হয় যদি না আউট নির্দিষ্ট করা হয়, যে ক্ষেত্রে এটি রিটার্ন করা হয় −
print("\nCumulative Product of array elements...\n",np.nancumprod(arr, axis = 0))
উদাহরণ
import numpy as np
# Creating a numpy array using the array() method
# We have added elements of int type with nan
arr = np.array([[5, 10, 15], [20, np.nan, 30]])
# Display the array
print("Our Array...\n",arr)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
# To return the cumulative product of array elements over a given axis treating NaNs as one, use the nancumprod() method
print("\nCumulative Product of array elements...\n",np.nancumprod(arr, axis = 0)) আউটপুট
Our Array... [[ 5. 10. 15.] [20. nan 30.]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... float64 Cumulative Product of array elements... [[ 5. 10. 15.] [100. 10. 450.]]
