En numpy, las arrays pueden tener tipos de datos que contienen campos, de forma análoga a las columnas en una hoja de cálculo. Un ejemplo es [(a, int), (b, float)]
, donde cada entrada en la array es un par de (int, float). Normalmente, se accede a estos atributos mediante búsquedas en diccionarios como arr['a'] and arr['b']
. Las arrays de registros permiten acceder a los campos como miembros de la array, utilizando arr.a and arr.b
.
numpy.recarray.cumprod()
La función devuelve el producto acumulativo de los elementos de la array sobre un eje dado.
Sintaxis:
numpy.recarray.cumprod(axis=None, dtype=None, out=None)
Parámetros:
eje : Eje a lo largo del cual se calcula el producto acumulativo. El valor predeterminado es calcular el producto de la array aplanada.
dtype : Tipo del arreglo devuelto, así como del acumulador en el que se multiplican los elementos.
out : [ndarray, opcional] Una ubicación en la que se almacena el resultado.
-> Si se proporciona, debe tener una forma a la que se transmitan las entradas.
-> Si no se proporciona o Ninguno, se devuelve una array recién asignada.Devolución: se devuelve una nueva array que contiene el resultado, a menos que se especifique out, en cuyo caso se devuelve.
Código #1:
# Python program explaining # numpy.recarray.cumprod() method # importing numpy as geek import numpy as geek # creating input array with 2 different field in_arr = geek.array([[(5.0, 2), (3.0, -4), (6.0, 9)], [(9.0, 1), (5.0, 4), (-12.0, -7)]], dtype =[('a', float), ('b', int)]) print ("Input array : ", in_arr) # convert it to a record array, # using arr.view(np.recarray) rec_arr = in_arr.view(geek.recarray) print("Record array of float: ", rec_arr.a) print("Record array of int: ", rec_arr.b) # applying recarray.cumprod methods # to float record array along axis 1 out_arr = rec_arr.a.cumprod( axis = 1) print ("Output array along axis 1: ", out_arr) # applying recarray.cumprod methods # to int record array along axis 0 out_arr = rec_arr.b.cumprod(axis = 0) print ("Output array along axis 0: ", out_arr)
Input array : [[( 5., 2) ( 3., -4) ( 6., 9)] [( 9., 1) ( 5., 4) (-12., -7)]] Record array of float: [[ 5. 3. 6.] [ 9. 5. -12.]] Record array of int: [[ 2 -4 9] [ 1 4 -7]] Output array along axis 1: [[ 5. 15. 90.] [ 9. 45. -540.]] Output array along axis 0: [[ 2 -4 9] [ 2 -16 -63]]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por jana_sayantan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA