Numpy MaskedArray.prod()函数

Numpy MaskedArray.prod()函数用于返回一个数组中的所有元素的累乘积。但是，当数组中的某个元素被标记为无效值时，函数会将其忽略，这就是为什么它被称为“掩码数组”的原因。

语法

numpy.ma.prod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, where=True)

参数

• a：需要计算累乘积的数组
• axis：要沿其计算的轴。默认为None，表示计算所有元素的累乘积。
• dtype：返回数组的数据类型。如果不指定，则使用输入数组的数据类型。
• out：计算结果存储的数组。默认为None，表示创建一个新的数组。
• keepdims：是否保留计算结果的维度。默认为False，表示降低维度。
• where：一个掩码数组或条件，表示哪些元素需要计算。默认为True，表示计算所有元素。

返回值

返回一个数组中所有元素的累乘积。如果输入数组被掩码，则忽略所有被标记为无效值的元素。

示例

下面是一个简单的使用numpy.ma.prod()函数计算数组所有元素的累乘积的示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
prod = np.ma.prod(arr)
print(prod)

输出：

120

在上面的代码中，np.ma.prod()函数返回了数组arr中所有元素的累乘积。

接下来的示例演示了如何使用掩码数组来指定只计算有效元素的累乘积：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, np.ma.masked, 4, 5])
prod = np.ma.prod(arr)
print(prod)

输出：

40

在上面的代码中，数组arr的第三个元素被标记为一个掩码值。因此，np.ma.prod()函数忽略了该元素的值，仅计算数组中的其他有效元素的累乘积。

如果需要沿着数组的特定轴计算累乘积，可以使用axis参数，如下所示：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, np.ma.masked]])
prod = np.ma.prod(arr, axis=1)
print(prod)

输出：

[ 6 20]

在上面的代码中，np.ma.prod()函数沿着数组的行计算累乘积，并返回一个新的数组，其中每个元素都是对应行的累乘积。同样地，函数忽略了数组中被标记为无效值的元素。

结论

在本文中，我们介绍了numpy.ma.prod()函数的语法、参数、返回值以及使用示例。该函数可用于计算掩码数组中有效元素的累乘积。