numpy.prod

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

Возвращает произведение элементов массива по заданной оси.

Параметры:

a : array_like Входные данные. axis : None or int or tuple of ints, optional Ось или оси, по которым выполняется произведение. По умолчанию, axis=None, вычисляется произведение всех элементов входного массива. Если axis отрицательный, он считается с последней до первой оси. Введено в версии 1.7.0. Если axis является кортежем целых чисел, произведение выполняется по всем осям, указанным в кортеже, вместо одной оси или всех осей, как раньше. dtype : dtype, optional Тип возвращаемого массива, а также аккумулятора, в котором элементы перемножаются. Тип данных a используется по умолчанию, если a не имеет целочисленного типа данных меньшей точности, чем по умолчанию платформа. В этом случае, если a со знаком, используется платформа, в то время как если a без знака, используется целое без знака той же точности, что и платформа. out : ndarray, optional Альтернативный выходной массив, в который следует поместить результат. Он должен иметь такую же форму, как ожидаемый результат, но тип выходных значений будет преобразован при необходимости. keepdims : bool, optional Если это установлено в значение True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате в виде измерений с размером один. С этим параметром результат будет правильно транслироваться относительно входного массива. Если передано значение по умолчанию, тогда keepdims не будет передано в метод prod подклассов ndarray, но любое отличное от значения по умолчанию значение будет. Если метод подкласса не реализует keepdims , любые исключения будут подняты. initial : scalar, optional Начальное значение для этого произведения. См. reduce для подробностей. Введено в версии 1.15.0.

Возвращает:

product_along_axis : ndarray, see dtype parameter above. Массив формы a, но со специфицированной осью удалена. Возвращает ссылку на out, если указано.

См. также

ndarray.prod

эквивалентный метод

numpy.doc.ufuncs

Раздел «Аргументы вывода»

Примечания

Арифметика является модульной при использовании целочисленных типов, и при переполнении не возникает ошибок. Это означает, что на 32-битной платформе:

>>> x = np.array([536870910, 536870910, 536870910, 536870910])
>>> np.prod(x)  # random
16

Произведение пустого массива — это нейтральный элемент 1:

>>> np.prod([])
1.0

Примеры

По умолчанию, вычислить произведение всех элементов:

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

Даже когда входной массив двумерный:

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

Но мы также можем указать ось, по которой умножать:

>>> np.prod([[1.,2.],[3.,4.]], axis=1)
array([  2.,  12.])

Если тип x без знака, то тип выходных данных — целое число платформы без знака:

>>> x = np.array([1, 2, 3], dtype=np.uint8)
>>> np.prod(x).dtype == np.uint
True

Если x имеет тип целого со знаком, то тип выходных данных — стандартное целое число платформы:

>>> x = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int8)
>>> np.prod(x).dtype == int
True

Вы также можете начать произведение с другого значения, отличного от единицы:

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