pythonnumpy算术函数_python的numpy.prod函数运行实例详解

numpy.prod 数据乘法

当使用整数类型时，算术是模块化的，溢出时不会出错。这意味着，在32位平台上：

(C:\ProgramData\Anaconda3) C:\Users\Administrator>python

Python 3.6.3 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Oct 15 2017, 03:27:45) [MSC v.

1900 64 bit (AMD64)] on win32

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import numpy as np

>>> x = np.array([536870910, 536870910, 536870910, 536870910])

>>> np.prod(x)

>>> np.prod([])

1.0

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

File "", line 1

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

IndentationError: unexpected indent

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

2.0

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

24.0

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

array([ 2., 12.])

>>> np.prod([[1.,2.],[3.,4.]], axis=0)

array([3., 8.])

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

File "", line 1

x = np.array([1, 2, 3], dtype=np.uint8)

IndentationError: unexpected indent

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

>>> x

array([1, 2, 3], dtype=uint8)

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

>>> x

array([1, 2, 3], dtype=uint8)

>>> np.prod(x).dtype == np.uint

True

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

>>> x

array([1, 2, 3], dtype=int8)

>>> np.prod(x).dtype == int

True

>>> x

array([1, 2, 3], dtype=int8)

>>> x = np.array([1, 2, 3])

>>> x

array([1, 2, 3])

>>> np.prod(x)

>>>

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