dask.array.prod

dask.array.prod¶

dask.array.prod(a, axis=None, dtype=None, keepdims=False, split_every=None, out=None)[源代码]¶

返回给定轴上数组元素的乘积。

此文档字符串是从 numpy.prod 复制的。

Dask 版本可能存在一些不一致性。

参数

aarray_like

输入数据。

轴None 或 int 或 int 的元组，可选

执行乘积操作的轴或轴。默认情况下，axis=None，将计算输入数组中所有元素的乘积。如果axis为负数，则从最后一个轴开始计数到第一个轴。

1.7.0 新版功能.

如果 axis 是一个整数元组，则会在元组中指定的所有轴上执行乘积，而不是像之前那样只在一个轴或所有轴上执行。

dtypedtype, 可选

返回数组的类型，以及用于相乘元素的累加器的类型。除非 a 的整数精度低于默认平台整数，否则默认使用 a 的 dtype。在这种情况下，如果 a 是有符号的，则使用平台整数；如果 a 是无符号的，则使用与平台整数精度相同的无符号整数。

出ndarray，可选

可选的输出数组，用于放置结果。它必须与预期输出的形状相同，但如果需要，输出值的类型将被强制转换。

keepdimsbool, 可选

如果设置为True，被减少的轴将作为尺寸为1的维度保留在结果中。通过此选项，结果将正确地与输入数组进行广播。

如果传递了默认值，那么 keepdims 将不会传递给 ndarray 子类的 prod 方法，然而任何非默认值都会被传递。如果子类的方法没有实现 keepdims，任何异常都会被引发。

初始标量，可选（Dask 中不支持）

此产品的起始值。详情请参见 ~numpy.ufunc.reduce。

1.15.0 新版功能.

哪里array_like 的布尔值，可选（Dask 不支持）

产品中包含的元素。详情请参阅 ~numpy.ufunc.reduce。

1.17.0 新版功能.

返回

product_along_axis : ndarray, 见上文的 dtype 参数。ndarray, 参见: 一个形状为 a 但移除了指定轴的数组。如果指定了 out，则返回对 out 的引用。

参见

注释

使用整数类型时，算术是模运算，并且在溢出时不会引发错误。这意味着，在32位平台上：

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

空数组的乘积是中性元素 1：

>>> np.prod([])  
1.0

示例

默认情况下，计算所有元素的乘积：

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

即使输入数组是二维的：

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

但我们也可以指定要乘以的轴：

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

或者选择特定元素以包含：

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

如果 x 的类型是无符号的，那么输出类型是无符号的平台整数：

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

如果 x 是有符号整数类型，那么输出类型是默认的平台整数：

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

你也可以用一个不同于1的值来启动产品：

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

dask.array.power

dask.array.ptp