numpy.nansum#

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

返回数组元素在给定轴上的和，将非数字 (NaN) 视为零。

在 NumPy 版本 <= 1.9.0 中，对于全是 NaN 或为空的切片，会返回 NaN。在后续版本中，会返回零。

参数:
aarray_like

包含需要求和的数字的数组。如果 a 不是数组，则尝试进行转换。

axis{int, int 元组, None}, 可选

计算和的轴或轴。默认情况下，计算扁平化数组的和。

dtype数据类型, 可选

返回数组和累加器中元素求和的类型。默认情况下，使用 a 的 dtype。当 a 的整数类型精度低于平台 (u)intp 时，这是一个例外。在这种情况下，默认值将是 (u)int32 或 (u)int64，具体取决于平台是 32 位还是 64 位。对于不精确的输入，dtype 必须是不精确的。

版本 1.8.0 中的新功能。

outndarray, 可选

放置结果的备用输出数组。默认值为 None。如果提供，它必须与预期输出具有相同的形状，但类型将根据需要进行转换。有关详细信息，请参阅 输出类型确定。将 NaN 转换为整数可能会产生意外的结果。

版本 1.8.0 中的新功能。

keepdimsbool, 可选

如果将其设置为 True，则结果中将保留缩减的轴作为大小为一的维度。使用此选项，结果将针对原始 a 正确广播。

如果该值不是默认值，则 keepdims 将传递到 mean 或 sum 方法，这些方法是 ndarray 的子类的。如果子类的该方法未实现 keepdims，则会引发任何异常。

版本 1.8.0 中的新功能。

initial标量, 可选

和的起始值。有关详细信息，请参阅 reduce。

版本 1.22.0 中的新功能。

wherebool 型 array_like, 可选

要包含在和中的元素。有关详细信息，请参阅 reduce。

版本 1.22.0 中的新功能。

返回:
nansumndarray。

除非指定了 out，否则将返回一个包含结果的新数组。结果与 a 具有相同的大小，并且如果 axis 不为 None 或 a 是一个一维数组，则与 a 具有相同的形状。

另请参阅

numpy.sum

传播 NaN 的数组求和。

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大和负无穷大，则和将为非数字 (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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