Python numpy prod用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.prod 的用法。

用法:

numpy.prod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)

返回给定轴上数组元素的乘积。

参数：

a： array_like

输入数据。

axis： 无或int 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 是有符号的，则使用平台整数，而如果 a 是无符号的，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，那么保持昏暗不会被传递到prod子类的方法numpy.ndarray，但是任何非默认值都是。如果sub-class' 方法没有实现保持昏暗将引发任何异常。

initial： 标量，可选

此产品的起始值。有关详细信息，请参阅 reduce 。

where： 类似于 bool 的数组，可选

要包含在产品中的元素。有关详细信息，请参阅 reduce 。

返回：

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

一个形状为 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