jax.numpy.nansum

jax.numpy.nansum#

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

返回沿给定轴的数组元素的总和，忽略 NaN 值。

numpy.nansum()的 JAX 实现。

参数:

a (ArrayLike) – 输入数组。
axis (轴) – int 或 int 序列，默认值=None。计算总和的轴。如果为 None，则沿扁平数组计算总和。
dtype (DTypeLike | None) – 输出数组的类型。默认值=None。
keepdims (bool) – 布尔值，默认值=False。如果为 True，则减小的轴将以大小 1 保留在结果中。
initial (ArrayLike | None) – int 或数组，默认值=None。总和的初始值。
where (ArrayLike | None) – 布尔类型数组，默认值=None。用于求和的元素。数组应与输入广播兼容。
out (None) – JAX 未使用。

返回:

一个数组，包含沿给定轴的数组元素的总和，忽略 NaN 值。如果沿给定轴的所有元素都是 NaN 值，则返回 0。

返回类型:

数组

另请参阅

jax.numpy.nanmin()：计算沿给定轴的数组元素的最小值，忽略 NaN 值。
jax.numpy.nanmax()：计算沿给定轴的数组元素的最大值，忽略 NaN 值。
jax.numpy.nanprod()：计算沿给定轴的数组元素的乘积，忽略 NaN 值。
jax.numpy.nanmean()：计算沿给定轴的数组元素的平均值，忽略 NaN 值。

示例

默认情况下，jnp.nansum 计算沿扁平数组的元素的总和。

>>> nan = jnp.nan
>>> x = jnp.array([[3, nan, 4, 5],
...                [nan, -2, nan, 7],
...                [2, 1, 6, nan]])
>>> jnp.nansum(x)
Array(26., dtype=float32)

如果 axis=1，则沿轴 1 计算总和。

>>> jnp.nansum(x, axis=1)
Array([12.,  5.,  9.], dtype=float32)

如果 keepdims=True，输出的 ndim 将与输入的相同。

>>> jnp.nansum(x, axis=1, keepdims=True)
Array([[12.],
       [ 5.],
       [ 9.]], dtype=float32)

要在计算总和时仅包含特定元素，可以使用 where。

>>> where=jnp.array([[1, 0, 1, 0],
...                  [0, 0, 1, 1],
...                  [1, 1, 1, 0]], dtype=bool)
>>> jnp.nansum(x, axis=1, keepdims=True, where=where)
Array([[7.],
       [7.],
       [9.]], dtype=float32)

如果 where 在所有元素上都为 False，则 jnp.nansum 返回沿给定轴的 0。

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

jax.numpy.nansum

目录

jax.numpy.nansum#