numpy.MaskedArray.prod()La función se utiliza para calcular el producto de los elementos de la array sobre el eje dado. Aquí, los elementos enmascarados se establecen en 1 internamente para el cálculo.
Sintaxis:
numpy.ma.prod(self, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False)Parámetros:
arr : [ ndarray ] Array enmascarada de entrada.
eje : [int, opcional] Eje a lo largo del cual se calcula el producto. El valor predeterminado (Ninguno) es calcular el producto sobre la array aplanada.
dtype : [dtype, opcional] Tipo de array devuelta, 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.
Keepdims:[ bool, opcional] Si se establece en True, los ejes que se reducen se dejan en el resultado como dimensiones con tamaño uno. Con esta opción, el resultado se transmitirá correctamente contra la array de entrada.Devolución: [product_along_axis, ndarray] Se devuelve una nueva array que contiene el resultado a menos que se especifique out, en cuyo caso se devuelve una referencia a out.
Código #1:
# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.prod() method
# importing numpy as geek
# and numpy.ma module as ma
import numpy as geek
import numpy.ma as ma
# creating input array
in_arr = geek.array([[1, 2], [ 3, -1], [ 5, -3]])
print ("Input array : ", in_arr)
# Now we are creating a masked array.
# by making entry as invalid.
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[[1, 0], [ 1, 0], [ 0, 0]])
print ("Masked array : ", mask_arr)
# applying MaskedArray.prod
# methods to masked array
out_arr = ma.prod(mask_arr)
print ("product of masked array along default axis : ", out_arr)
Input array : [[ 1 2] [ 3 -1] [ 5 -3]] Masked array : [[-- 2] [-- -1] [5 -3]] product of masked array along default axis : 30
Código #2:
# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.prod() method
# importing numpy as geek
# and numpy.ma module as ma
import numpy as geek
import numpy.ma as ma
# creating input array
in_arr = geek.array([[1, 0, 3], [ 4, 1, 6]])
print ("Input array : ", in_arr)
# Now we are creating a masked array.
# by making one entry as invalid.
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[[ 0, 0, 0], [ 0, 0, 1]])
print ("Masked array : ", mask_arr)
# applying MaskedArray.prod methods
# to masked array
out_arr1 = ma.prod(mask_arr, axis = 0)
print ("product of masked array along 0 axis : ", out_arr1)
out_arr2 = ma.prod(mask_arr, axis = 1)
print ("product of masked array along 1 axis : ", out_arr2)
Input array : [[1 0 3]
[4 1 6]]
Masked array : [[1 0 3]
[4 1 --]]
product of masked array along 0 axis : [4 0 3]
product of masked array along 1 axis : [0 4]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por jana_sayantan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA