Чтобы найти произведение массива в Python, используйте метод numpy.prod(). Он возвращает произведение массива, предоставленного данной осью.
Что такое функция np.prod() в Python?
numpy.prod() в Python — это метод математической библиотеки numpy, который возвращает произведение элементов массива по заданной оси. По умолчанию для оси установлено значение «None», таким образом вычисляется произведение всех элементов в данном массиве. Функция prod() принимает до семи аргументов, некоторые могут быть необязательными.
Синтаксис
|
1 |
numpy.prod(arr1, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>) |
Параметры
- arr1: это параметр, который следует интерпретировать как array_like, действующий как входные данные.
- axis: [Необязательный параметр] Это может быть целое число, кортеж целых чисел или None. Этот параметр указывает оси, по которым должно выполняться изделие. Для отрицательной оси произведение вычисляется от последней до первой оси. Произведение выполняется по всем указанным для кортежа целым числам.
- dtype: [Необязательный параметр] Указывает тип возвращаемого массива. Он также устанавливает накопитель, в котором должны быть перемножены элементы входного массива arr1. Если arr1 не имеет целочисленного dtype меньшей точности, чем целое число платформы по умолчанию, используется dtype arr1. Если arr1 знаковый, то dtype представляет собой целое число платформы или целое число без знака той же точности, если arr1 беззнаковое.
- out:(ndarray) [Необязательный параметр]: указывает альтернативный выходной массив, в который должен быть помещен результирующий продукт. Должен иметь ту же форму, что и ожидаемый результат.
- keepdims:(bool) [Необязательный параметр] Если установлено значение true, уменьшенные оси остаются в качестве измерений с размером 1 в результате. Это делается для того, чтобы результирующая трансляция корректно относилась к массиву, взятому на вход.
- Initial:(скаляр) [Необязательный параметр]: это начальное значение продукта.
- where:(array_like of bool) [Необязательный параметр]: это элементы, которые должны быть включены в продукт.
Возвращаемое значение
Произведение массива элементов по заданной оси. Возвращает ссылку на массив out, если указано.
Примечание: если входной массив пуст, то этот метод возвращает нейтральный элемент: 1
Примеры
Следующий код демонстрирует использование метода prod().
|
1 2 3 4 5 |
import numpy as np arr1 = [5, 6] arr2 = np.prod(arr1) print(arr2) |
Выход
|
1 |
30 |
В следующем примере демонстрируется случай, когда используется двумерный массив.
|
1 2 3 4 5 |
import numpy as np arr1 = [[4,5],[1,3]] arr2 = np.prod(arr1) print(arr2) |
Выход
|
1 |
60 |
Передача пустого массива
Если мы передадим пустой массив в функцию prod() в Python, она вернет 1 в качестве вывода. Следующий код демонстрирует случай, когда в качестве входного массива передается пустой массив.
|
1 2 3 4 5 |
import numpy as np arr1 = [] arr2 = np.prod(arr1) print(arr2) |
Выход
|
1 |
1.0 |
Если мы передаем пустой массив, то выход продукта пустого массива равен 1.
Присвоение dtype = целое число без знака
В следующем примере кода показан случай, когда dtype является целым числом без знака, поэтому тип вывода принимается как целое число платформы без знака.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
import numpy as np arr1 = [5, 22, 13] arr2 = np.prod(arr1, dtype=np.uint8) print(arr2.dtype == np.uint8) arr1 = np.array([5, 22, 13], dtype=np.uint8) print(np.prod(arr1).dtype == np.uint) print(np.prod(arr1).dtype == np.uint8) |
Выход
|
1 2 3 |
True True False |
Следующий код демонстрирует использование параметра where для указания элементов, которые следует включить в продукт.
|
1 2 3 4 5 |
import numpy as np arr1 = [10, 2, np.nan] arr2 = np.prod(arr1, where=[True, True, False]) print(arr2) |
Выход
|
1 |
20.0 |
Передача параметра Initial
В следующем примере показано использование параметра Initial для запуска продукта со значением, отличным от 1.
|
1 2 3 4 5 |
import numpy as np arr1 = [1, 3, 4] arr2 = np.prod(arr1, initial=100) print(arr2) |
Выход
|
1 |
1200 |
Следующий код демонстрирует применение этого метода в простом контексте программирования.
На фабрике некоторым рабочим выплачивается заработная плата в зависимости от количества отработанных дней в месяце. На заводе есть разные отделы. Как менеджер, рассчитайте общую заработную плату, которая должна быть выплачена рабочим через месяц после просмотра данных в формате [[количество рабочих, дневная заработная плата, количество дней], …] для n отделов фабрики.
См. следующий код.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
import numpy as np n = int(input("Number of departments: ")) alldata = [] for i in range(3*n): alldata.append(int(input())) deptwisedata = np.reshape(alldata,(n, 3)) print(deptwisedata, "\n") dept_total = np.prod(deptwisedata, axis=1) print("Department total: ", dept_total, "\n") grandtotal = sum(dept_total) print("Grand total: ", grandtotal, "\n") |
Выход
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 |
Test Case 1: ->python3 example8.py Number of departments: 2 5 4 6 6 1 2 [[5 4 6] [6 1 2]] Department total: [120 12] Grand total: 132 Test Case 2: Number of departments: 3 6 1 10 5 2 6 6 1 10 [[ 6 1 10] [ 5 2 6] [ 6 1 10]] Department total: [60 60 60] Grand total: 180 |
