Método Numpy Prod

Hoy vamos a aprender cuál es la función prod () en Numpy. ¿Por qué usamos esta función?? También vamos a implementar los ejemplos con explicaciones detalladas.

La función Prod () es una de las funciones importantes de Numpy (Numérica Python). El "prod" significa el producto que se utiliza para encontrar el producto de la matriz en Numpy. El valor del eje es "ninguno" por defecto, por lo que el resultado se muestra en una matriz determinada.

Sintaxis:

Ahora, pasemos al método de escritura de la función Numpy ProD ():

Aquí, "NP" significa Numpy y "Prod" muestra que llamamos a la función del producto de Numpy para realizar la multiplicación en la matriz.

Parámetro:

Los siguientes son los parámetros requeridos y opcionales de la función Numpy Prod ():

Parámetro requerido:

a: La matriz de entrada. Esa matriz en la que queremos ejecutar la función prod ().

Parámetros opcionales:

eje: Podría ser un int, una instancia de ints, o ninguno. Esta opción define en qué ejes se debe ejecutar el producto.

dtype: Nos dice qué tipo de datos obtenemos después del producto de una matriz.

afuera: Dice la ruta alternativa donde se almacenan los datos después del producto de la matriz.

Keepdims: Si es cierto, los ejes reducidos todavía están presentes en la salida como dimensiones del tamaño 1.

Valor de retorno:

La función Numpy ProD () devuelve las matrices de la misma manera que la matriz de entrada sobre un eje dado. Si ingresamos la matriz en blanco/nulo, la función prod () devuelve el valor 1.

Ejemplo 1: Implementación de la función Prod ()

Discutimos la parte teórica de la función prod (). Ahora, pasemos a la implementación de la función Prod () a través de diferentes ejemplos y explicaciones de cada línea de código. Para la implementación del ejemplo Numpy, primero necesitamos un compilador de Python para escribir y ejecutar nuestro programa. ¿Por qué compilador de Python para Numpy?? Porque Numpy es la biblioteca avanzada de Python, por eso usamos el compilador de Python.

Matriz 1-dimensional:

Comencemos nuestro primer ejemplo simple de la función Prod (). Para comenzar a implementar el código, primero tenemos que importar nuestra biblioteca Numpy como alias NP. Luego, imprimimos el mensaje "Aquí, vamos a implementar la función prod () en la matriz 1D" para que el usuario comprenda lo que vamos a hacer. Como puede ver en la línea 3, usamos el "\ n" después de escribir el mensaje. Esto se debe a que queremos agregar la nueva línea en el código para que la salida esté en forma manejable.

Luego, creamos una matriz 1-dimensional "[5, 0]" llamada "matriz". Y luego, mostramos la matriz con el mensaje "La matriz de 1 dimensión es:" usando el método print (). Luego, pasamos la matriz a la función prod () para que los elementos de la matriz se multipliquen. Almacenamos la función Prod () en otra matriz llamada "New_Array". La razón detrás de almacenar la función prod () en otra matriz es que si queremos llamar a la función prod (), no tenemos que escribir toda la función una y otra vez. Simplemente llamamos al "new_array" y tenemos esa función. Luego, mostramos el método new_array usando el método print ().

importar numpy como np
Imprima ("Aquí, vamos a implementar la función prod () en la matriz 1D: \ n")
Array = [5, 0]
imprimir ("La matriz 1 es:", matriz)
new_array = np.Prod (matriz)
imprimir ("La matriz de retorno es:", new_array)

Veamos la salida que se mostró en el siguiente shell. Como puede ver, devolvimos el valor "0" porque multiplicar 5 por 0 nos da 0.

Matriz bidimensional:

Aquí, vamos a implementar un ejemplo simple de una matriz 2D. Esta instancia es similar al ejemplo anterior. La única diferencia es que esta es una matriz 2D. Aquí, implementamos la función Prod () en una matriz 2D.

importar numpy como np
Imprima ("Aquí, vamos a implementar la función prod () en la matriz 2D: \ n")
matriz = [[5, 1], [10, 1]]
Imprimir ("La matriz bidimensional es:", matriz)
new_array = np.Prod (matriz)
imprimir ("La matriz de retorno es:", new_array)

Aquí está la salida de la matriz 2D que se mostró en el siguiente shell. Después de aplicar la función prod () a la matriz ”[[5, 1], [10, 1]]”, obtenemos 50.

Hagamos una ejecución seca de este ejemplo para que no quede ningún punto de confusión para el usuario:

Ejemplo 2: matriz vacía

Ahora, tenemos otro ejemplo de la función prod () donde implementamos una matriz vacía. La biblioteca Numpy primero debe importarse como NP. Luego, creamos una matriz vacía "[]" llamada "Array". Luego, pasamos esta matriz vacía a la función prod () y la almacenamos en otra matriz que se llamaba "new_array". Luego, llamamos al método print () e imprimimos la matriz.

importar numpy como np
Imprima ("Aquí, vamos a implementar la función prod () en una matriz vacía: \ n")
matriz = []
imprimir ("La matriz vacía es:", matriz)
new_array = np.Prod (matriz)
imprimir ("La matriz de retorno es:", new_array)

Veamos la salida de la ilustración anterior que se mostró en la carcasa. Como puede ver en la siguiente salida, obtenemos 1.0 a cambio. Esto se debe a que cuando queremos el producto de una matriz vacía, siempre obtenemos la salida como elemento neutral 1.

Ejemplo 3: Producto de la matriz 2D cuando Axis = 1

Hagamos otro ejemplo de la función prod () que está dando un eje a la matriz de entrada. Primero, tenemos que importar la biblioteca de Python, que es numpy como alias NP. Luego, creamos una matriz "[8, 7], [4, 5]]" llamada "matriz". Después de crear la matriz, imprimimos la matriz de entrada utilizando la instrucción print (). Luego, pasamos la matriz a la función prod () para encontrar el producto de la matriz de entrada proporcionando el eje = 1 y la almacenamos en otra matriz llamada "new_array". Luego, imprimimos la nueva matriz llamando al método print ().

importar numpy como np
Imprima ("Aquí, vamos a implementar la función prod () en la matriz 2D: \ n")
Array = [[8,7], [4,5]]
Imprimir ("La matriz 2D es con el eje 1:", matriz)
new_array = np.Prod (matriz, eje = 1)
imprimir ("La matriz de retorno es:", new_array)

Veamos la salida de la ilustración anterior en la carcasa. En el producto de la entrada, obtenemos [56 20] con eje = 1.

Ahora, hagamos la ejecución seca del ejemplo previamente explicado sobre cómo obtenemos el producto de la matriz de entrada cuando proporcionamos el eje = 1.

Cuando el eje = 0:

Ahora, implementamos el mismo ejemplo que en el ejemplo anterior porque mostraremos al usuario la diferencia cuando damos los diferentes ejes.

importar numpy como np
Imprima ("Aquí, vamos a implementar la función prod () en la matriz 2D: \ n")
Array = [[8,7], [4,5]]
Imprimir ("La matriz 2D es con el eje 0:", matriz)
new_array = np.Prod (matriz, eje = 0)
imprimir ("La matriz de retorno es:", new_array)

Aquí está la salida del ejemplo anterior. Como puede ver, ahora obtenemos una salida diferente que es [32 35].

Aquí está la ejecución seca cuando le damos el eje = 0 al ejemplo anterior. Ahora entenderás la diferencia cuando damos los diferentes ejes.

Conclusión

La implementación de la función prod () se cubrió en este artículo. Para comprender claramente la función prod (), implementamos los diferentes ejemplos con explicaciones detalladas. También damos los diferentes ejes a la función prod (). Espero que este tutorial sea útil en su fase de aprendizaje.