Spec-Zone.ru › NumPy 1.12

numpy.cumprod

numpy.cumprod(a, axis=None, dtype=None, out=None) [source]

Возвращает кумулятивное произведение элементов вдоль заданной оси.

Параметры:

a : array_like

Вводной массив.

axis : int, необязательно

Ось, вдоль которой вычисляется кумулятивное произведение. По умолчанию входной массив сплющивается.

dtype : dtype, необязательно

Тип возвращаемого массива, а также аккумулятора, в котором элементы умножаются. Если dtype не указан, он по умолчанию равен типу a, если a не имеет целочисленного типа с точностью ниже, чем у целочисленного типа по умолчанию для данной платформы. В этом случае используется целочисленный тип по умолчанию для данной платформы.

out : ndarray, необязательно

Альтернативный выходной массив, в который нужно поместить результат. Он должен иметь ту же форму и длину буфера, что и ожидаемый выход, но тип результирующих значений будет преобразован при необходимости.

Возвращает:

cumprod : ndarray

Новый массив, содержащий результат, возвращается, если out не указан, в противном случае возвращается ссылка на out.

См. также

numpy.doc.ufuncs
Раздел «Аргументы вывода»

Примечания

Арифметика является модульной при использовании целочисленных типов, и при переполнении ошибок не возникает.

Примеры

>>> a = np.array([1,2,3])
>>> np.cumprod(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.cumprod(a, dtype=float) # specify type of output
array([   1.,    2.,    6.,   24.,  120.,  720.])

Кумулятивное произведение для каждого столбца (т.е. по строкам) a:

>>> np.cumprod(a, axis=0)
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4, 10, 18]])

Кумулятивное произведение для каждой строки (т.е. по столбцам) a:

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

© 2008–2017 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.12.0/reference/generated/numpy.cumprod.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API