numpy.prod#

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

沿给定轴返回数组元素的乘积.

参数:
aarray_like

输入数据.

axisNone 或 int 或 int 元组,可选

执行乘积运算所沿的轴或多个轴.默认值 axis=None 将计算输入数组中所有元素的乘积.如果 axis 为负数,则从最后一个轴向第一个轴计数.

如果 axis 是整数元组,则对元组中指定的所有轴执行乘积运算,而不是像以前一样对单个轴或所有轴执行乘积运算.

dtypedtype, optional

返回的数组的类型,以及在其中乘以元素的累加器的类型.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,则使用与平台整数精度相同的无符号整数.

outndarray, 可选

用于放置结果的可选输出数组.它必须具有与预期输出相同的形状,但如果必要,将强制转换输出值的类型.

keepdimsbool, 可选

如果将其设置为 True,则缩减的轴将作为大小为 1 的维度保留在结果中.使用此选项,结果将针对输入数组正确广播.

如果传递默认值,则不会将 keepdims 传递给 ndarray 子类的 prod 方法,但是任何非默认值都将传递.如果子类的方法未实现 keepdims ,则会引发任何异常.

initial标量,可选.

此乘积的起始值.有关详细信息,请参阅 reduce .

wherebool 的类数组对象,可选

要包含在乘积中的元素.有关详细信息,请参阅 reduce .

返回:
product_along_axis : ndarray, 参见上面的 dtype 参数.ndarray, 参见

一个形状为 a 但删除了指定轴的数组.如果指定了 out ,则返回对 out 的引用.

参见

ndarray.prod

等效方法

输出类型确定

注释

使用整数类型时,算术运算是模运算,并且在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

示例

默认情况下,计算所有元素的乘积:

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

即使输入数组是二维的:

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

但是我们也可以指定要乘以的轴:

>>> np.prod(a, axis=1)
array([  2.,  12.])
>>> np.prod(a, axis=0)
array([3., 8.])

或者选择要包含的特定元素:

>>> 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 是一种有符号整数类型,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

您还可以从一个非 1 的值开始乘积:

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