numpy.prod

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

Возвращает произведение элементов массива по заданной оси.

Параметры

aarray_like

Входные данные.

axisNone or int or tuple of ints, optional

Ось или оси, по которым выполняется произведение. По умолчанию, axis=None, вычисляет произведение всех элементов в массиве. Если axis отрицательный, отсчёт идёт от последней оси к первой.

Введено в версии 1.7.0.

Если axis является кортежем целых чисел, то произведение выполняется по всем осям, указанным в кортеже, а не по одной оси или всем осям, как раньше.

dtypedtype, optional

Тип возвращаемого массива, а также аккумулятора, в котором умножаются элементы. Тип a используется по умолчанию, если a не имеет целочисленного типа меньшей точности, чем платформа. В этом случае, если a со знаком, используется платформа, а если a без знака, то используется целое без знака с такой же точностью, как платформа.

outndarray, optional

Альтернативный выходной массив, в который помещается результат. Он должен иметь такую же форму, как ожидаемый вывод, но тип выходных значений будет преобразован при необходимости.

keepdimsbool, optional

Если это установлено в True, оси, которые сворачиваются, остаются в результате как измерения с размером один. С этим вариантом результат корректно векторизуется относительно входного массива.

Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передано в метод prod подклассов ndarray, однако любое отличное от значения по умолчанию будет. Если метод подкласса не реализует keepdims , будут вызваны исключения.

initialscalar, optional

Начальное значение для этого произведения. Смотрите reduce для подробностей.

Введено в версии 1.15.0.

wherearray_like of bool, optional

Элементы, которые нужно включить в произведение. Смотрите reduce для подробностей.

Введено в версии 1.17.0.

Возвращает

product_along_axisndarray, see dtype parameter above.

Массив формы a, но с удаленной заданной осью. Возвращает ссылку на out если указано.

См. также

ndarray.prod

эквивалентный метод

Определение типа выходных данных

Примечания

Арифметика по модулю при использовании целочисленных типов, и ошибка не возникает при переполнении. Это означает, что на 32-битной платформе:

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

Произведение пустого массива является нейтральным элементом 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 выполнять умножение:

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

Или выбрать определенные элементы для включения:

>>> np.prod([1., np.nan, 3.], where=[True, False, True])
3.0

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 целочисленный тип 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 значения, отличного от единицы:

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