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Python dask.array.prod用法及代码示例

用法:

dask.array.prod(a, axis=None, dtype=None, keepdims=False, split_every=None, out=None)

返回给定轴上数组元素的乘积。

此文档字符串是从 numpy.prod 复制的。

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

参数：

a：array_like

输入数据。

axis：无或整数或整数元组，可选

执行产品的一个或多个轴。默认值，axis=None，将计算输入数组中所有元素的乘积。如果轴为负数，则从最后一个轴计数到第一个轴。

如果axis是整数元组，则在元组中指定的所有轴上执行乘积，而不是像以前那样在单个轴或所有轴上执行。

dtype：dtype，可选

返回数组的类型，以及元素相乘的累加器的类型。默认情况下使用a 的dtype，除非a 的整数dtype 的精度低于默认平台整数。在这种情况下，如果a 有符号则使用平台整数，而如果a 无符号则使用与平台整数具有相同精度的无符号整数。

out：ndarray，可选

用于放置结果的替代输出数组。它必须具有与预期输出相同的形状，但如果需要，输出值的类型将被强制转换。

keepdims：布尔型，可选

如果将其设置为 True，则缩小的轴将作为尺寸为 1 的尺寸留在结果中。使用此选项，结果将针对输入数组正确广播。

如果传递了默认值，那么 keepdims 将不会传递给 ndarray 的子类的 prod 方法，但是任何非默认值都会传递。如果 sub-class' 方法未实现 keepdims，则将引发任何异常。

initial：标量，可选(Dask 中不支持)

此产品的起始值。有关详细信息，请参阅~numpy.ufunc.reduce。

where：数组 of bool，可选(在 Dask 中不支持)

要包含在产品中的元素。有关详细信息，请参阅~numpy.ufunc.reduce。

返回：

product_along_axis：ndarray，请参见上面的dtype 参数。

形状为 a 但已删除指定轴的数组。如果指定，则返回对 out 的引用。

注意：

使用整数类型时算术是模块化的，溢出时不会引发错误。这意味着，在 32 位平台上：

>>> x = np.array([536870910, 536870910, 536870910, 536870910])  
>>> np.prod(x)  
16 # may vary

空数组的乘积是中性元素 1：

>>> np.prod([])  
1.0

例子：

默认情况下，计算所有元素的乘积：

>>> np.prod([1.,2.])  
2.0

即使输入数组是二维的：

>>> np.prod([[1.,2.],[3.,4.]])  
24.0

但我们也可以指定相乘的轴：

>>> np.prod([[1.,2.],[3.,4.]], axis=1)  
array([  2.,  12.])

或选择要包括的特定元素：

>>> np.prod([1., np.nan, 3.], where=[True, False, True])  
3.0

如果x 的类型是无符号的，则输出类型是无符号平台整数：

>>> x = np.array([1, 2, 3], dtype=np.uint8)  
>>> np.prod(x).dtype == np.uint  
True

如果x 是有符号整数类型，则输出类型是默认平台整数：

>>> x = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int8)  
>>> np.prod(x).dtype == int  
True

您还可以使用非 1 的值启动产品：

>>> np.prod([1, 2], initial=5)  
10

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注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.prod。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。