numpy.prod#

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

计算给定轴上数组元素的乘积。

参数:
a类数组对象

输入数据。

axisNone 或 int 或 int 元组，可选

进行乘积的轴。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，则从最后一个轴计数到第一个轴。

如果 `axis` 是一个整数元组，则在元组中指定的所有轴上计算乘积，而不是像之前那样计算单个轴或所有轴。

dtypedtype, optional

返回数组的类型，以及用于累积乘积的累加器的类型。默认情况下使用 `a` 的 `dtype`，除非 `a` 具有精度低于默认平台整数的整数 `dtype`。在这种情况下，如果 `a` 是有符号的，则使用平台整数；如果 `a` 是无符号的，则使用与平台整数相同精度的无符号整数。

outndarray，可选

用于放置结果的备选输出数组。它必须与预期输出具有相同的形状，但输出值的类型将在必要时进行转换。

keepdimsbool，可选

如果设置为 True，则被缩减的轴将保留在结果中，其大小为 1。使用此选项，结果将能够与输入数组正确广播。

如果传递默认值，则 `keepdims` 不会传递给 `ndarray` 的子类的 prod 方法，但任何非默认值都会传递。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。

wherearray_like of bool，可选

包含在乘积中的元素。有关详细信息，请参阅 reduce。

返回:
product_along_axisndarray，请参阅上面的 dtype 参数。

一个形状与 `a` 相同但指定的轴被移除的数组。如果指定了 `out`，则返回 `out` 的引用。

另请参阅

ndarray.prod

等效方法

输出类型确定

备注

使用整数类型时，算术是模运算，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

但我们也可以指定乘积的轴

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

或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

您也可以从一个大于一的值开始乘积

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