jax.numpy.nanprod

jax.numpy.nanprod#

jax.numpy.nanprod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False, initial=None, where=None)[source]#

返回给定轴上的数组元素的乘积，忽略 NaN。

JAX 实现的 numpy.nanprod()。

参数:

a (ArrayLike) – 输入数组。
axis (Axis) – int 或 int 序列，默认值=None。计算乘积的轴。如果为 None，则沿扁平化数组计算乘积。
dtype (DTypeLike | None) – 输出数组的类型。默认值=None。
keepdims (bool) – bool，默认值=False。如果为 True，则在结果中保留缩减的轴，大小为 1。
initial (ArrayLike | None) – int 或数组，默认值=None。乘积的初始值。
where (ArrayLike | None) – 布尔类型数组，默认值=None。用于计算乘积的元素。数组应与输入广播兼容。
out (None) – JAX 未使用。

返回值:

一个数组，包含给定轴上数组元素的乘积，忽略 NaN。如果给定轴上的所有元素均为 NaN，则返回 1。

返回类型:

Array

另请参阅

jax.numpy.nanmin(): 计算给定轴上数组元素的最小值，忽略 NaN。
jax.numpy.nanmax(): 计算给定轴上数组元素的最大值，忽略 NaN。
jax.numpy.nansum(): 计算给定轴上数组元素的总和，忽略 NaN。
jax.numpy.nanmean(): 计算给定轴上数组元素的平均值，忽略 NaN。

示例

默认情况下，jnp.nanprod 计算扁平化数组的元素的乘积。

>>> nan = jnp.nan
>>> x = jnp.array([[nan, 3, 4, nan],
...                [5, nan, 1, 3],
...                [2, 1, nan, 1]])
>>> jnp.nanprod(x)
Array(360., dtype=float32)

如果 axis=1，则将沿轴 1 计算乘积。

>>> jnp.nanprod(x, axis=1)
Array([12., 15.,  2.], dtype=float32)

如果 keepdims=True，则输出的 ndim 将与输入的相同。

>>> jnp.nanprod(x, axis=1, keepdims=True)
Array([[12.],
       [15.],
       [ 2.]], dtype=float32)

要仅包含特定元素来计算最大值，可以使用 where。

>>> where=jnp.array([[1, 0, 1, 0],
...                  [0, 0, 1, 1],
...                  [1, 1, 1, 0]], dtype=bool)
>>> jnp.nanprod(x, axis=1, keepdims=True, where=where)
Array([[4.],
       [3.],
       [2.]], dtype=float32)

如果 where 在所有元素上均为 False，则 jnp.nanprod 沿给定轴返回 1。

>>> where = jnp.array([[False],
...                    [False],
...                    [False]])
>>> jnp.nanprod(x, axis=0, keepdims=True, where=where)
Array([[1., 1., 1., 1.]], dtype=float32)

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