numpy.prod#

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

傳回指定軸上陣列元素的乘積。

參數:
aarray_like

輸入資料。

axisNone 或 int 或 int 元組，選用

執行乘積運算的軸或軸。預設值 axis=None 將計算輸入陣列中所有元素的乘積。如果 axis 為負值，則從最後一個軸向第一個軸計數。

如果 axis 是 int 元組，則會在元組中指定的所有軸上執行乘積運算，而不是像之前一樣在單一軸或所有軸上執行。

dtypedtype，選用

傳回陣列的類型，以及元素相乘時累加器的類型。a 的 dtype 預設會使用，除非 a 具有比預設平台整數更低精度的整數 dtype。在這種情況下，如果 a 是有號整數，則使用平台整數，而如果 a 是無號整數，則使用與平台整數相同精度的無號整數。

outndarray，選用

要在其中放置結果的替代輸出陣列。它必須具有與預期輸出相同的形狀，但如果需要，將會轉換輸出值的類型。

keepdimsbool，選用

如果設定為 True，則縮減的軸會保留在結果中，作為大小為 1 的維度。使用此選項，結果將會正確地與輸入陣列進行廣播。

如果傳遞預設值，則 keepdims 將不會傳遞到 prod 方法的 ndarray 子類別，但是任何非預設值都會傳遞。如果子類別的方法未實作 keepdims，則會引發任何例外。

initial純量，選用

此乘積的起始值。請參閱 reduce 以取得詳細資訊。

wherebool 的 array_like，選用

要包含在乘積中的元素。請參閱 reduce 以取得詳細資訊。

傳回值:
product_along_axisndarray，請參閱上方的 dtype 參數。

一個形狀與 a 相同，但已移除指定軸的陣列。如果指定了 out，則傳回 out 的參考。

另請參閱

ndarray.prod

等效方法

輸出類型判斷

附註

使用整數類型時，算術是模組化的，並且不會在溢位時引發錯誤。這表示在 32 位元平台上

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

空陣列的乘積是中性元素 1

>>> np.prod([])
1.0

範例

預設情況下，計算所有元素的乘積

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

即使輸入陣列是二維的

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

但我們也可以指定要相乘的軸

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

或選擇要包含的特定元素

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

如果 x 的類型是無號整數，則輸出類型是無號平台整數

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

如果 x 是有號整數類型，則輸出類型是預設平台整數

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

您也可以使用非 1 的值開始乘積

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