numpy.nansum#

numpy.nansum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)[源代码]#

返回在给定轴上数组元素的总和,将非数字 (NaNs) 视为零.

在 NumPy 版本 <= 1.9.0 中,对于所有为 NaN 或空的切片,返回 NaN.在后续版本中,返回零.

参数:
aarray_like

包含所需求和数字的数组.如果 a 不是数组,则尝试进行转换.

axis{int, tuple of int, None}, 可选

计算总和的轴或轴.默认是计算展平数组的总和.

dtype数据类型, 可选

返回数组的类型以及累加器中元素求和的类型.默认情况下,使用 a 的 dtype.当 a 具有精度低于平台 (u)intp 的整数类型时,会出现异常.在这种情况下,默认值将取决于平台是 32 位还是 64 位,分别为 (u)int32 或 (u)int64.对于不精确的输入,dtype 必须是不精确的.

在 1.8.0 版本加入.

outndarray, 可选

要在其中放置结果的备用输出数组.默认值为 None.如果提供,它必须具有与预期输出相同的形状,但必要时会进行类型转换.有关更多详细信息,请参见 输出类型确定.将 NaN 转换为整数可能会产生意外结果.

在 1.8.0 版本加入.

keepdimsbool, 可选

如果设置为 True,被减少的轴将作为尺寸为1的维度保留在结果中.使用此选项,结果将正确地与原始 a 广播.

如果值不是默认值,那么 keepdims 将被传递给 ndarray 子类的 mean 或 sum 方法.如果子类的方法未实现 keepdims,任何异常将被引发.

在 1.8.0 版本加入.

initial标量,可选

求和的起始值.详见 reduce.

在 1.22.0 版本加入.

where类数组的布尔值,可选

要在总和中包含的元素.详见 reduce.

在 1.22.0 版本加入.

返回:
nansumndarray.

除非指定了 out,否则将返回一个保存结果的新数组.结果的大小与 a 相同,如果 axis 不是 None 或者 a 是一个 1-d 数组,则结果的形状与 a 相同.

参见

numpy.sum

跨数组求和,传播 NaNs.

isnan

显示哪些元素是 NaN.

isfinite

显示哪些元素不是 NaN 或 +/-inf.

备注

如果同时存在正无穷和负无穷,则和将是非数字（NaN）.

示例

>>> import numpy as np
>>> np.nansum(1)
1
>>> np.nansum([1])
1
>>> np.nansum([1, np.nan])
1.0
>>> a = np.array([[1, 1], [1, np.nan]])
>>> np.nansum(a)
3.0
>>> np.nansum(a, axis=0)
array([2.,  1.])
>>> np.nansum([1, np.nan, np.inf])
inf
>>> np.nansum([1, np.nan, -np.inf])
-inf
>>> from numpy.testing import suppress_warnings
>>> with np.errstate(invalid="ignore"):
...     np.nansum([1, np.nan, np.inf, -np.inf]) # both +/- infinity present
np.float64(nan)
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