Méthode Numpy Prod

Aujourd'hui, nous allons apprendre quelle est la fonction prod () dans Numpy. Pourquoi utilisons-nous cette fonction? Nous allons également implémenter les exemples avec des explications détaillées.

La fonction prod () est l'une des fonctions importantes de Numpy (Python numérique). Le «prod» désigne le produit utilisé pour trouver le produit du tableau dans Numpy. La valeur de l'axe est «aucune» par défaut, donc le résultat est affiché dans un tableau donné.

Syntaxe:

Maintenant, passons à la méthode d'écriture de la fonction Numpy prod ():

Ici, «NP» signifie Numpy et «Prod» montre que nous appelons la fonction du produit de Numpy pour effectuer la multiplication sur le tableau.

Paramètre:

Voici les paramètres requis et facultatifs de la fonction Numpy prod ():

Paramètre requis:

un: Le tableau d'entrée. Ce tableau sur lequel nous voulons exécuter la fonction prod ().

Paramètres facultatifs:

axe: Ce pourrait être un INT, une instance d'INTS, ou aucune. Cette option définit les axes auxquels le produit doit être exécuté sur.

dtype: Il nous indique quel type de données que nous obtenons après le produit d'un tableau.

dehors: Il indique le chemin alternatif où les données sont stockées après le produit du tableau.

Keepdims: S'il est vrai, les axes réduits sont toujours présents dans la sortie comme dimensions de la taille 1.

Valeur de retour:

La fonction Numpy prod () renvoie les tableaux comme le tableau d'entrée sur un axe donné. Si nous entrons le tableau blanc / null, la fonction prod () renvoie la valeur 1.

Exemple 1: implémentation de la fonction prod ()

Nous avons discuté de la partie théorique de la fonction prod (). Maintenant, passons à la mise en œuvre de la fonction prod () à travers différents exemples et explications de chaque ligne de code. Pour la mise en œuvre de l'exemple Numpy, nous avons d'abord besoin d'un compilateur Python pour écrire et exécuter notre programme. Pourquoi le compilateur Python pour Numpy? Parce que Numpy est la bibliothèque avancée de Python, c'est pourquoi nous utilisons le compilateur Python.

Tableau 1 dimension:

Commençons notre tout premier exemple simple de la fonction prod (). Pour commencer à implémenter le code, nous devons d'abord importer notre bibliothèque Numpy sous le nom d'alias NP. Ensuite, nous imprimons le message «Ici, nous allons implémenter la fonction prod () sur le tableau 1D» pour que l'utilisateur comprenne ce que nous allons faire. Comme vous pouvez le voir dans la ligne 3, nous utilisons le «\ n» après avoir écrit le message. C'est parce que nous voulons ajouter la nouvelle ligne dans le code afin que la sortie soit sous forme gérable.

Ensuite, nous créons un tableau à 1 dimension «[5, 0]» nommé «Array». Et puis, nous affichons le tableau avec le message «Le tableau 1 dimension est:» En utilisant la méthode print (). Ensuite, nous passons le tableau à la fonction prod () afin que les éléments du tableau soient multipliés. Nous stockons la fonction prod () dans un autre tableau nommé "new_array". La raison derrière le stockage de la fonction prod () dans un autre tableau est que si nous voulons appeler la fonction prod (), nous n'avons pas à écrire toute la fonction. Nous appelons simplement le «new_array» et avons cette fonction. Ensuite, nous affichons la méthode New_Array en utilisant la méthode print ().

Importer Numpy comme NP
print ("Ici, nous allons implémenter la fonction prod () sur le tableau 1D: \ n")
Array = [5, 0]
Print ("Le tableau 1 est:", Array)
new_array = np.prod (tableau)
print ("Le tableau de retour est:", new_array)

Regardons la sortie qui a été montrée dans le shell suivant. Comme vous pouvez le voir, nous avons renvoyé la valeur «0» car la multiplication 5 par 0 nous donne 0.

Tableau bidimensionnel:

Ici, nous allons implémenter un exemple simple d'un tableau 2D. Cette instance est similaire à l'exemple précédent. La seule différence est qu'il s'agit d'un tableau 2D. Ici, nous implémentons la fonction prod () sur un tableau 2D.

Importer Numpy comme NP
print ("Ici, nous allons implémenter la fonction prod () sur le tableau 2D: \ n")
Array = [[5, 1], [10, 1]]
Print ("Le tableau bidimensionnel est:", tableau)
new_array = np.prod (tableau)
print ("Le tableau de retour est:", new_array)

Voici la sortie du tableau 2D qui a été affiché dans le shell suivant. Après avoir appliqué la fonction prod () au tableau »[[5, 1], [10, 1]]», nous en obtenons 50.

Faisons une série à sec de cet exemple afin qu'aucun moment de confusion ne soit laissé à l'utilisateur:

Exemple 2: tableau vide

Maintenant, nous avons un autre exemple de la fonction prod () où nous implémentons un tableau vide. La bibliothèque Numpy doit d'abord être importée en NP. Ensuite, nous créons un tableau vide «[]» nommé «Array». Ensuite, nous passons ce tableau vide à la fonction prod () et le stockons dans un autre tableau qui a été nommé "new_array". Ensuite, nous appelons la méthode print () et imprimons le tableau.

Importer Numpy comme NP
print ("Ici, nous allons implémenter la fonction prod () sur le tableau vide: \ n")
array = []
Print ("Le tableau vide est:", tableau)
new_array = np.prod (tableau)
print ("Le tableau de retour est:", new_array)

Voyons la sortie de l'illustration précédente qui a été montrée dans le shell. Comme vous pouvez le voir dans la sortie suivante, nous obtenons 1.0 en retour. En effet, lorsque nous voulons le produit d'un tableau vide, nous obtenons toujours la sortie comme élément neutre 1.

Exemple 3: Produit du tableau 2D lorsque l'axe = 1

Faisons un autre exemple de la fonction prod () qui donne un axe au tableau d'entrée. Tout d'abord, nous devons importer la bibliothèque de Python qui est numpy comme alias np. Ensuite, nous créons un tableau «[8, 7], [4, 5]]» nommé «Array». Après avoir créé le tableau, nous imprimons le tableau d'entrée à l'aide de l'instruction print (). Ensuite, nous passons le tableau à la fonction prod () pour trouver le produit du tableau d'entrée en fournissant l'axe = 1 et le stockez dans un autre tableau nommé "new_array". Ensuite, nous imprimons le nouveau tableau en appelant la méthode print ().

Importer Numpy comme NP
print ("Ici, nous allons implémenter la fonction prod () sur le tableau 2D: \ n")
Array = [[8,7], [4,5]]
Print ("Le tableau 2D est avec l'axe 1:", tableau)
new_array = np.prod (tableau, axe = 1)
print ("Le tableau de retour est:", new_array)

Voyons la sortie de l'illustration précédente dans le shell. Dans le produit de l'entrée, nous obtenons [56 20] avec l'axe = 1.

Maintenant, faisons la série à sec de l'exemple précédemment expliqué sur la façon dont nous obtenons le produit du tableau d'entrée lorsque nous fournissons l'axe = 1.

Quand axe = 0:

Maintenant, nous implémentons le même exemple que nous l'avons fait dans l'exemple précédent car nous montrerons à l'utilisateur la différence lorsque nous donnons les différents axes.

Importer Numpy comme NP
print ("Ici, nous allons implémenter la fonction prod () sur le tableau 2D: \ n")
Array = [[8,7], [4,5]]
Print ("Le tableau 2D est avec l'axe 0:", tableau)
new_array = np.prod (tableau, axe = 0)
print ("Le tableau de retour est:", new_array)

Voici la sortie de l'exemple précédent. Comme vous pouvez le voir, nous obtenons maintenant une sortie différente qui est [32 35].

Voici la course sèche lorsque nous donnons l'axe = 0 à l'exemple précédent. Maintenant, vous comprendrez la différence lorsque nous donnons les différents axes.

Conclusion

L'implémentation de la fonction prod () a été couverte dans cet article. Pour comprendre clairement la fonction prod (), nous implémentons les différents exemples avec des explications détaillées. Nous donnons également les différents axes à la fonction prod (). J'espère que ce tutoriel sera utile dans votre phase d'apprentissage.