Python Numpy recarray.cumprod()用法及代码示例

在numpy中，数组可能具有包含字段的数据类型，类似于电子表格中的列。一个例子是[(a, int), (b, float)]，其中数组中的每个条目都是一对(int，float)。通常，这些属性是使用字典查找(例如，arr['a'] and arr['b']。记录数组允许使用以下方式将字段作为数组的成员进行访问arr.a and arr.b。

numpy.recarray.cumprod()函数返回给定轴上数组元素的累积乘积。

用法： numpy.recarray.cumprod(axis=None, dtype=None, out=None)

参数：
axis :计算累积乘积的轴。默认值是计算展平数组的乘积。
dtype :返回数组的类型，以及与元素相乘的累加器的类型。
out :[ndarray，可选]将结果存储到的位置。
->如果提供，则必须具有广播输入的形状。
->如果未提供或没有，则返回新分配的数组。

Return :除非指定out，否则将返回保存结果的新数组，在这种情况下将返回该数组。

代码1：

# Python program explaining 
# numpy.recarray.cumprod() method  
  
# importing numpy as geek 
import numpy as geek 
  
# creating input array with 2 different field  
in_arr = geek.array([[(5.0, 2), (3.0, -4), (6.0, 9)], 
                     [(9.0, 1), (5.0, 4), (-12.0, -7)]], 
                     dtype =[('a', float), ('b', int)]) 
print ("Input array:", in_arr) 
  
# convert it to a record array, 
# using arr.view(np.recarray) 
rec_arr = in_arr.view(geek.recarray) 
print("Record array of float:", rec_arr.a) 
print("Record array of int:", rec_arr.b) 
  
# applying recarray.cumprod methods 
# to float record array along axis 1 
out_arr = rec_arr.a.cumprod( axis = 1) 
print ("Output array along axis 1:", out_arr)  
  
# applying recarray.cumprod methods  
# to int record array along axis 0 
out_arr = rec_arr.b.cumprod(axis = 0) 
print ("Output  array along axis 0:", out_arr)

输出：

Input array: [[(  5.,  2) (  3., -4) (  6.,  9)]
 [(  9.,  1) (  5.,  4) (-12., -7)]]
Record array of float: [[  5.   3.   6.]
 [  9.   5. -12.]]
Record array of int: [[ 2 -4  9]
 [ 1  4 -7]]
Output array along axis 1: [[   5.   15.   90.]
 [   9.   45. -540.]]
Output  array along axis 0: [[  2  -4   9]
 [  2 -16 -63]]

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自jana_sayantan大神的英文原创作品 Numpy recarray.cumprod() function | Python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。