numpy中是否有一种方法可以将数组中的每个元素相乘？答案

【问题标题】：Is there a method in numpy to multiply every element in an array?numpy中是否有一种方法可以将数组中的每个元素相乘？
【发布时间】：2017-05-27 04:03:54
【问题描述】：

我想将 numpy 数组中的所有元素相乘。如果有像[1, 2, 3, 4, 5] 这样的数组，我想得到1 * 2 * 3 * 4 * 5 的值。

我通过自己的方法尝试过，但是数组的大小非常大，计算需要很长时间，因为我使用的是numpy，如果numpy支持这个操作会很有帮助。

我试图通过numpy文档找出来，但我失败了。有没有一种方法可以执行此操作？如果有，有没有办法沿着矩阵中的等级获取值？

【问题讨论】：

标签： python numpy multiplication

【解决方案1】：

我相信你需要的是 numpy.prod。

来自documentation：

示例

默认情况下，计算所有元素的乘积：
>>> np.prod([1.,2.])
2.0
即使输入数组是二维的：
>>> np.prod([[1.,2.],[3.,4.]])
24.0
但我们也可以指定相乘的轴：
>>> np.prod([[1.,2.],[3.,4.]], axis=1)
array([  2.,  12.])

所以对于你的情况，你需要：

>>> np.prod([1,2,3,4,5])
120

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以这样使用：

import numpy as np
my_array = np.array([1,2,3,4,5])
result = np.prod(my_array)
#Prints 1*2*3*4*5
print(result)

Here is the documentation of numpy.prod
以下是上面链接的摘录：

默认情况下，计算所有元素的乘积：
>>> np.prod([1.,2.])
2.0
即使输入数组是二维的：
>>> np.prod([[1.,2.],[3.,4.]])
24.0
但我们也可以指定相乘的轴：
>>> np.prod([[1.,2.],[3.,4.]], axis=1)
array([  2.,  12.])

【讨论】：

虽然此代码可能会回答问题，但提供有关它如何和/或为什么解决问题的额外上下文将提高答案的长期价值。
我不确定您从接受的答案中复制粘贴是否合适。我知道接受的答案是从文档中复制粘贴的，但是您也复制粘贴完全相同的内容，因此使您的答案与接受的答案几乎相同似乎不合适。接受的答案是从文档中复制粘贴的并不是很清楚，因此我对其进行了编辑以使其清楚。但是，只有当您的解决方案与其他答案不同时，您才应该发布自己的答案。
"如果您检查他的编辑，当我发布我的答案时，他没有包含任何示例代码。" 这不是真的。 This 是另一个答案的原始版本。从那时起，他只添加了最后一段（“所以在你的情况下你需要......”），然后我对其进行了编辑以将其格式化为引用。你可以检查here。此外，对于您的答案，在您的代码之前添加类似“您可以使用numpy.prod”之类的内容就足够了。

【解决方案3】：

除了其他答案，每个numpy.array 都有prod() 方法可以使用。

一个例子如下：

>>> np.array([6, 2, 3]).prod()
36

【讨论】：