একটি প্রদত্ত অক্ষের উপর অ্যারের উপাদানগুলির ক্রমবর্ধমান সমষ্টি ফেরাতে NaN-কে শূন্য হিসাবে বিবেচনা করুন, thenancumprod() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। ক্রমবর্ধমান সমষ্টি পরিবর্তন হয় না যখন NaNs সম্মুখীন হয় এবং অগ্রণী NaNগুলি শূন্য দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়। সমস্ত-NaN বা খালি স্লাইসগুলির জন্য শূন্যগুলি ফেরত দেওয়া হয়। থিমথ একটি নতুন অ্যারে রিটার্ন করে যার ফলাফল ধারণ করে যদি আউট নির্দিষ্ট করা না থাকে, যেখানে এটি ফেরত দেওয়া হয়। ফলাফলের আকার a এর মত এবং একই আকার আছে যদি অক্ষ কোনটি নয় বা a একটি 1-ডি অ্যারে।
1ম প্যারামিটার হল ইনপুট অ্যারে। 2য় প্যারামিটার হল সেই অক্ষ যার সাথে ক্রমবর্ধমান সুমি গণনা করা হয়েছে। ডিফল্ট (কোনটি নয়) হল সমতল অ্যারের উপর কামসাম গণনা করা। 3য় প্যারামিটার হল রিটার্ন করা অ্যারের ধরন এবং যে অ্যাকিউমুলেটরটিতে উপাদানগুলিকে যোগ করা হয়েছে। যদি dtype নির্দিষ্ট করা না থাকে, তাহলে এটি a-এর dtype-এ ডিফল্ট হয়, যদি না a-এর পূর্ণসংখ্যা dtype ডিফল্ট প্ল্যাটফর্মের পূর্ণসংখ্যার চেয়ে কম হয়। সেই ক্ষেত্রে, ডিফল্ট প্ল্যাটফর্ম পূর্ণসংখ্যা ব্যবহার করা হয়। 4র্থ প্যারামিটার হল বিকল্প আউটপুট অ্যারে যেখানে ফলাফল স্থাপন করা হয়। প্রত্যাশিত আউটপুট হিসাবে এটির আকৃতি এবং বাফার দৈর্ঘ্য অবশ্যই একই হতে হবে তবে প্রয়োজনে টাইপটি কাস্ট করা হবে৷
পদক্ষেপ
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি 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([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])
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) NaN-কে শূন্য হিসাবে বিবেচনা করে একটি প্রদত্ত অক্ষের উপর অ্যারের উপাদানগুলির ক্রমবর্ধমান যোগফল ফেরাতে, thenancumprod() পদ্ধতি ব্যবহার করুন -
print("\nCumulative Sum of array elements...\n",np.nancumsum(arr, axis = 1)) 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([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])
# 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 sum of array elements over a given axis treating NaNs as zero, use the nancumprod() method
# The cumulative sum does not change when NaNs are encountered and leading NaNs are replaced by zeros.
print("\nCumulative Sum of array elements...\n",np.nancumsum(arr, axis = 1)) আউটপুট
Our Array... [[10. 20. 30.] [40. nan 60.]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... float64 Cumulative Sum of array elements... [[ 10. 30. 60.] [ 40. 40. 100.]]
