NumPy 1.14 - numpy.prod()

numpy.prod




numpy

numpy.prod

numpy.prod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<class 'numpy._globals._NoValue'>) [source]

किसी दिए गए अक्ष पर सरणी तत्वों के उत्पाद को लौटाएं।

पैरामीटर:

a : array_like

इनपुट डेटा।

अक्ष : कोई भी या int या ints, ints का वैकल्पिक

धुरी या कुल्हाड़ी जिसके साथ एक उत्पाद किया जाता है। डिफ़ॉल्ट, अक्ष = कोई नहीं, इनपुट सरणी में सभी तत्वों के उत्पाद की गणना करेगा। यदि अक्ष ऋणात्मक है तो यह पिछली से पहली अक्ष तक गिना जाता है।

संस्करण 1.7.0 में नया।

यदि अक्ष टुट्स का टपल है, तो एक उत्पाद को एक धुरी या सभी अक्षों के बजाय टपल में निर्दिष्ट सभी अक्षों पर किया जाता है।

dtype : dtype, वैकल्पिक

लौटे हुए सरणी का प्रकार, साथ ही साथ संचायक जिसमें तत्वों को गुणा किया जाता है। जब तक डिफ़ॉल्ट प्लेटफ़ॉर्म पूर्णांक की तुलना में कम परिशुद्धता का पूर्णांक dtype नहीं a तब तक डिफ़ॉल्ट रूप से इसका उपयोग किया जाता है। उस स्थिति में, यदि a हस्ताक्षरित है तो प्लेटफ़ॉर्म पूर्णांक का उपयोग किया जाता है जबकि यदि a अहस्ताक्षरित है तो प्लेटफ़ॉर्म पूर्णांक के रूप में उसी परिशुद्धता का अहस्ताक्षरित पूर्णांक उपयोग किया जाता है।

बाहर : ndarray, वैकल्पिक

वैकल्पिक आउटपुट ऐरे जिसमें रिजल्ट रखना है। इसमें अपेक्षित आउटपुट के समान आकार होना चाहिए, लेकिन यदि आवश्यक हो तो आउटपुट मानों का प्रकार डाला जाएगा।

रखवाले : बूल, वैकल्पिक

यदि इसे True पर सेट किया जाता है, तो जो कुल्हाड़ियों को कम किया जाता है, उन्हें परिणाम में एक आकार के साथ आयाम के रूप में छोड़ दिया जाता है। इस विकल्प के साथ, परिणाम इनपुट सरणी के खिलाफ सही ढंग से प्रसारित होगा।

यदि डिफ़ॉल्ट मान पारित किया गया है, तो keepdims के उप-वर्गों की prod विधि के माध्यम से keepdims को पारित नहीं किया जाएगा, हालांकि कोई भी गैर-डिफ़ॉल्ट मान होगा। यदि उप-वर्ग sum पद्धति रखने वाले को लागू नहीं keepdims किसी भी अपवाद को उठाया जाएगा।

यह दिखाता है:

product_along_axis : dtype , ऊपर dtype पैरामीटर देखें।

सरणी को हटाए गए निर्दिष्ट अक्ष के साथ a आकार के रूप a । निर्दिष्ट किए जाने पर एक संदर्भ देता है।

यह भी देखें

ndarray.prod
समकक्ष विधि
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। इसका मतलब है कि, 32-बिट प्लेटफॉर्म पर:

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

एक खाली सरणी का उत्पाद तटस्थ तत्व 1 है:

>>> np.prod([])
1.0

उदाहरण

डिफ़ॉल्ट रूप से, सभी तत्वों के उत्पाद की गणना करें:

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

इनपुट सरणी दो-आयामी होने पर भी:

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

लेकिन हम उस अक्ष को भी निर्दिष्ट कर सकते हैं जिस पर गुणा करना है:

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

यदि x का प्रकार अहस्ताक्षरित है, तो आउटपुट प्रकार अहस्ताक्षरित प्लेटफ़ॉर्म पूर्णांक है:

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

यदि x एक हस्ताक्षरित पूर्णांक प्रकार का है, तो आउटपुट प्रकार डिफ़ॉल्ट प्लेटफ़ॉर्म पूर्णांक है:

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