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。
JAX 实现
numpy.nansum()
.- 参数::
a (ArrayLike) – 输入数组。
axis (Axis) – int 或 int 序列,默认=None。计算总和的轴。如果为 None,则沿扁平化数组计算总和。
dtype (DTypeLike | None) – 输出数组的类型。默认=None。
keepdims (bool) – bool,默认值 False。如果为 True,则保留结果中大小为 1 的缩减轴。
initial (ArrayLike | None) – int 或数组,默认值 None。和的初始值。
where (ArrayLike | None) – 布尔类型数组,默认值 None。用于和的元素。数组应与输入广播兼容。
out (None) – JAX 不使用。
- 返回:
包含沿给定轴计算的数组元素和的数组,忽略 NaN。如果沿给定轴的所有元素都是 NaN,则返回 0。
- 返回类型:
参见
jax.numpy.nanmin()
: 计算沿给定轴的数组元素的最小值,忽略 NaN。jax.numpy.nanmax()
: 计算沿给定轴的数组元素的最大值,忽略 NaN。jax.numpy.nanprod()
: 计算沿给定轴的数组元素的乘积,忽略 NaN。jax.numpy.nanmean()
: 计算沿给定轴的数组元素的平均值,忽略 NaN。
示例
默认情况下,
jnp.nansum
计算沿扁平化数组的元素和。>>> 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
,则和将沿轴 1 计算。>>> jnp.nansum(x, axis=1) Array([12., 5., 9.], dtype=float32)
如果
keepdims=True
,则输出的ndim
将与输入的ndim
相同。>>> jnp.nansum(x, axis=1, keepdims=True) Array([[12.], [ 5.], [ 9.]], dtype=float32)
要仅包含特定元素来计算和,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
沿给定轴返回 0。>>> where = jnp.array([[False], ... [False], ... [False]]) >>> jnp.nansum(x, axis=0, keepdims=True, where=where) Array([[0., 0., 0., 0.]], dtype=float32)