NumPy 1.14 - numpy.cumprod()

numpy.cumprod




numpy

numpy.cumprod

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

दिए गए अक्ष के साथ तत्वों के संचयी उत्पाद को लौटाएं।

पैरामीटर:

a : array_like

इनपुट सरणी

अक्ष : int, वैकल्पिक

एक्सिस जिसके साथ संचयी उत्पाद की गणना की जाती है। डिफ़ॉल्ट रूप से इनपुट चपटा होता है।

dtype : dtype, वैकल्पिक

लौटे हुए सरणी का प्रकार, साथ ही साथ संचायक जिसमें तत्वों को गुणा किया जाता है। यदि dtype निर्दिष्ट नहीं है, तो यह a के dtype को डिफॉल्ट a , जब तक कि एक पूर्णांक dtype डिफ़ॉल्ट प्लेटफ़ॉर्म पूर्णांक से कम सटीकता के साथ नहीं है। उस स्थिति में, इसके बजाय डिफ़ॉल्ट प्लेटफ़ॉर्म पूर्णांक का उपयोग किया जाता है।

बाहर : ndarray, वैकल्पिक

वैकल्पिक आउटपुट ऐरे जिसमें रिजल्ट रखना है। इसमें अपेक्षित आउटपुट के समान आकार और बफर की लंबाई होनी चाहिए लेकिन यदि आवश्यक हो तो परिणामी मानों का प्रकार डाला जाएगा।

यह दिखाता है:

cumprod : ndarray

परिणाम को पकड़े हुए एक नया सरणी लौटाया out है जब तक कि निर्दिष्ट नहीं किया out है, जिस स्थिति में बाहर का संदर्भ दिया जाता है।

यह भी देखें

numpy.doc.ufuncs
अनुभाग "आउटपुट तर्क"

टिप्पणियाँ

पूर्णांक प्रकारों का उपयोग करते समय अंकगणितीय मॉड्यूलर होता है, और अतिप्रवाह पर कोई त्रुटि नहीं उठाई जाती है।

उदाहरण

>>> 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.])

प्रत्येक स्तंभ के लिए संचयी उत्पाद (यानी, पंक्तियों में) a :

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

प्रत्येक पंक्ति (कॉलम के ऊपर) के लिए संचयी उत्पाद:

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