【numpy】np.cumprod的使用

本文主要是介绍【numpy】np.cumprod的使用，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

np.cumproduct 与 np.cumprod

在numpy总存在两个计算累积乘积量的函数，cumproduct ，和cumprod
在测试一些行为时，发现一致，然后看源码，cumproduct 就是cumprod。

所以下面都以cumprod函数名讲解

t=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]).reshape([2,4])
print(t)
y=np.cumprod(t)
print(y)

样例1结果
如果不指定维度，那么所有维度都会压缩为1维计算

t=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]).reshape([2,4])
print(t)
print("==================================")
y=np.cumprod(t, axis=0)
print(y)

样例2结果

t=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]).reshape([2,4])
print(t)
print("==================================")
y=np.cumprod(t, axis=1)
print(y)

在这里插入图片描述

样例2和样例3不同在于，指定了axis维度后，累加乘积计算仅仅在一个维度方向进行

这篇关于【numpy】np.cumprod的使用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！