numpy.cumulative_prod#

numpy.cumulative_prod(x, /, *, axis=None, dtype=None, out=None, include_initial=False)[source]#

返回沿给定轴的元素的累积积。

此函数是 numpy.cumprod 的 Array API 兼容替代方案。

参数：
xarray_like

输入数组。

axisint, 可选

计算累积积的轴。默认值 (None) 仅允许用于一维数组。对于具有多个维度的数组，需要 axis。

dtypedtype, 可选

返回数组的类型，以及用于累积元素的累加器的类型。如果未指定 dtype，则默认为 x 的 dtype，除非 x 的整数 dtype 的精度小于默认平台整数的精度。在这种情况下，将使用默认平台整数。

outndarray, 可选

放置结果的备用输出数组。它必须与预期输出具有相同的形状和缓冲区长度，但如果需要，将转换结果值的类型。有关更多详细信息，请参阅 输出类型确定。

include_initialbool, 可选

布尔值，指示是否将初始值（1）作为输出中的第一个值包含在内。如果 include_initial=True，则输出的形状与输入的形状不同。默认值：False。

返回值：
cumulative_prod_along_axisndarray

除非指定了 out，否则将返回一个保存结果的新数组，在这种情况下，将返回对 out 的引用。如果 include_initial=False，则结果与 x 具有相同的形状。

注释

使用整数类型时，算术运算为模运算，并且不会在溢出时引发错误。

示例

>>> a = np.array([1, 2, 3])
>>> np.cumulative_prod(a)  # intermediate results 1, 1*2
...                        # total product 1*2*3 = 6
array([1, 2, 6])
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> np.cumulative_prod(a, dtype=float) # specify type of output
array([   1.,    2.,    6.,   24.,  120.,  720.])

b 的每一列（即，跨行）的累积积

>>> b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> np.cumulative_prod(b, axis=0)
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4, 10, 18]])

b 的每一行（即，跨列）的累积积

>>> np.cumulative_prod(b, axis=1)
array([[  1,   2,   6],
       [  4,  20, 120]])
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