jax.numpy.nanprod

内容

jax.numpy.nanprod#

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

返回数组元素沿给定轴的乘积，忽略 NaN。

JAX 实现 numpy.nanprod().

参数:

  • a (ArrayLike) – 输入数组。

  • axis (Axis) – int 或 int 序列，默认=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=None。

  • keepdims (bool) – bool，默认=False。如果为 True，则保留结果中大小为 1 的约简轴。

  • initial (ArrayLike | None) – int 或数组，默认=None。乘积的初始值。

  • where (ArrayLike | None) – 布尔 dtype 的数组，默认=None。要在乘积中使用的元素。数组应该与输入广播兼容。

  • out (None) – JAX 未使用。

返回:

一个包含沿给定轴的数组元素乘积的数组，忽略 NaN。如果沿给定轴的所有元素都是 NaN，则返回 1。

返回类型:

数组

另请参阅

示例

默认情况下，jnp.nanprod 计算沿扁平化数组的元素乘积。

>>> 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，则乘积将在轴 1 沿计算。

>>> 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 ndim 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 在所有元素处都为 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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