numpy.nanprod

原文：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.nanprod.html

译者：飞龙 UsyiyiCN

校对：（虚位以待）

numpy.nanprod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<class numpy._globals._NoValue>)[source]

返回数组元素在给定轴上的处理非数字（NaN）为零的乘积。

对于全为NaN或空的切片，返回一个。

版本1.10.0中的新功能。

参数：	a：array_like 数组包含需要和的数字。如果a不是数组，则尝试进行转换。 axis：int，可选计算乘积的轴。默认值是计算展平数组的乘积。 dtype：数据类型，可选返回的数组和累加器元素的累加器的类型。默认情况下，使用a的dtype。一个例外是当a具有比平台（u）intp精度更低的整数类型时。在这种情况下，默认值将是（u）int32或（u）int64，具体取决于平台是32位还是64位。对于不精确的输入，dtype必须不精确。 out：ndarray，可选备用输出放置结果的数组。默认值为`None`。如果提供，它必须具有与预期输出相同的形状，但如果必要，将转换类型。有关详细信息，请参阅`doc.ufuncs`。将NaN转换为整数可能会产生意想不到的结果。 keepdims：bool，可选如果为真，则缩小的轴在结果中保留为尺寸为1的尺寸。使用此选项，结果将相对于原始arr正确广播。
返回：	y：ndarray或numpy scalar

参数：

a：array_like

数组包含需要和的数字。如果a不是数组，则尝试进行转换。

axis：int，可选

计算乘积的轴。默认值是计算展平数组的乘积。

dtype：数据类型，可选

返回的数组和累加器元素的累加器的类型。默认情况下，使用a的dtype。一个例外是当a具有比平台（u）intp精度更低的整数类型时。在这种情况下，默认值将是（u）int32或（u）int64，具体取决于平台是32位还是64位。对于不精确的输入，dtype必须不精确。

out：ndarray，可选

备用输出放置结果的数组。默认值为None。如果提供，它必须具有与预期输出相同的形状，但如果必要，将转换类型。有关详细信息，请参阅doc.ufuncs。将NaN转换为整数可能会产生意想不到的结果。

keepdims：bool，可选

如果为真，则缩小的轴在结果中保留为尺寸为1的尺寸。使用此选项，结果将相对于原始arr正确广播。

y：ndarray或numpy scalar

也可以看看

numpy.prod: 产品跨数组传播NaNs。
isnan: 显示哪些元素是NaN。

笔记

Numpy整数运算是模块化的。如果产品的大小超过整数累加器的大小，其值将回绕，结果将不正确。指定dtype=double可以缓解这个问题。

例子

>>> np.nanprod(1)
1
>>> np.nanprod([1])
1
>>> np.nanprod([1, np.nan])
1.0
>>> a = np.array([[1, 2], [3, np.nan]])
>>> np.nanprod(a)
6.0
>>> np.nanprod(a, axis=0)
array([ 3.,  2.])