Python prod()函数:高效计算的秘密武器!

2023-06-3012:25:06编程语言入门到精通Comments949 views字数 1089阅读模式

Python 拥有大量内置函数和第三方库,可简化编程任务。在本文中,我们将重点介绍 Python prod() 函数。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/48890.html

Python prod()函数:高效计算的秘密武器!文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/48890.html

Python math.prod() 方法用于计算可迭代对象中所有元素的积。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/48890.html

我们使用它来执行数学运算,例如查找列表中所有元素的乘积。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/48890.html

prod()的语法格式如下:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/48890.html

prod(iterable, start=1)文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/48890.html

  • iterable -- 必需,可迭代对象。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/48890.html
  • start -- 可选,指起始值。默认值为 1。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/48890.html
# 使用 for 循环计算
n = [1, 2, 3, 4, 5]
m = 1
for i in n:
    m *= i
print(m)

# 使用 prod() 函数计算
from math import prod
m = prod(n)
print(m)

使用 NumPy prod() 计算数组元素乘积

在 Python 中,还可以使用 NumPy 模块的 prod() 函数来计算 NumPy 数组中所有元素的乘积。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/48890.html

import numpy as np
array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
m = np.prod(array1)
print(m) 

可以计算二维数组所有元素乘积,也可以使用参数axis=1计算每一行元素的乘积。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/48890.html

import numpy as np
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
m = np.prod(array1)
print(m)  # 输出:720

import numpy as np
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
m = np.prod(array1,axis=1)
print(m)  # 输出:[ 2 12 30]

使用 Pandas prod() 计算乘积

可以使用 Pandas 模块中的 prod() 函数来计算 Pandas 数据所有元素的乘积。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/48890.html

import pandas as pd
 
series1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
m = series1.prod()
print(m)  # 输出:120

对于 Pandas 二维数据,可以计算特定轴的成绩。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/48890.html

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
row_m = df1.prod(axis=1)
col_m = df1.prod(axis=0)
print(row_m) 
print(col_m) 
# 输出:
0     2
1    12
2    30
dtype: int64
0    15
1    48
dtype: int64
文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/48890.html
  • 本站内容整理自互联网,仅提供信息存储空间服务,以方便学习之用。如对文章、图片、字体等版权有疑问,请在下方留言,管理员看到后,将第一时间进行处理。
  • 转载请务必保留本文链接:https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/48890.html

Comment

匿名网友 填写信息

:?: :razz: :sad: :evil: :!: :smile: :oops: :grin: :eek: :shock: :???: :cool: :lol: :mad: :twisted: :roll: :wink: :idea: :arrow: :neutral: :cry: :mrgreen:

确定