numpy 中是否有一种方法可以将数组中的每个元素相乘？

Question

我想乘以 numpy 数组中的所有元素。如果有像 [1, 2, 3, 4, 5] 这样的数组，我想获取 1 * 2 * 3 * 4 * 5.

的值

我通过自己的方法尝试了这个，但是数组的大小非常大，计算需要很长时间，因为我使用的是 numpy 如果 numpy 支持这个操作会很有帮助。

我试图通过numpy文档查找，但没有成功。是否有执行此操作的方法？如果有，有没有一种方法可以沿着矩阵中的等级获取值？

Answer 1

我相信你需要的是，numpy.prod。

来自documentation：

Examples

By default, calculate the product of all elements:

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

Even when the input array is two-dimensional:

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

But we can also specify the axis over which to multiply:

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

---

所以对于你的情况，你需要：

>>> np.prod([1,2,3,4,5])
120

Answer 2

你可以这样使用：

import numpy as np
my_array = np.array([1,2,3,4,5])
result = np.prod(my_array)
#Prints 1*2*3*4*5
print(result)

Here is the documentation of numpy.prod
以下是上面 link 的摘录：

By default, calculate the product of all elements:

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

Even when the input array is two-dimensional:

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

But we can also specify the axis over which to multiply:

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

Answer 3

除了其他答案之外，每个numpy.array has got prod()方法都可以使用。

示例如下：

>>> np.array([6, 2, 3]).prod()
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