기본 수학 함수 | 요소 곱 반환(Numpy.prod)

numpy.prod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)

객체의 행 또는 열의 요소들을 곱한 값을 반환합니다. (product 메소드와 동일)

▪Parameters

‣ a : 입력 배열, ndarray

‣ axis : 축 설정(선택 사항), Default=None으로 입력 배열 요소의 모든 값을 곱함 {0 : 열, 1 : 행}

‣ dtype : 데이터 타입 변환 설정(선택 사항), 자세한 사항은 numpy 사이트의 dtype 링크 참조

‣ out : 출력 대체 배열(선택 사항), 결과를 배치할 대체 출력 배열로 예상 출력과 같은 형태여야하지만 필요시 값이 캐스팅되기도 함

‣ keepdims : 차원 유지(선택 사항), Bool 값으로 설정하며 이 옵션이 활성화(keepdims=1)되면 결과가 입력 배열에 맞추어 브로드 캐스팅 됨

‣ initial : 초기 값(선택 사항), 초기 시작 값 설정

‣ where : 제외하고자 하는 요소 선택(선택 사항), 곱을 할 때 제오하고픈 요소는 제외 또는 포함하고자 하는 요소를 설정

‣ Return : 출력 값, ndarray

<Example 01>

import numpy as np

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

Result

2.0

<Example 02>

import numpy as np

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

Result

24.0

<Example 03>

import numpy as np

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

Result

[ 2. 12.]

<Example 04>

import numpy as np

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

Result

3.0

<Example 05>

import numpy as np

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

Result

True

<Example 06>

import numpy as np

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

Result

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