np prod python что это
Numpy.prod () в Python
numpy.prod () возвращает произведение элементов массива по заданной оси.
Синтаксис:
параметры
a: array_like
Это входные данные.
ось: нет или int или кортеж целых, его необязательно
Это ось или оси, по которым производится произведение. Ось по умолчанию None, она рассчитает произведение всех элементов входного массива. Если ось отрицательна, она считается от последней до первой оси.
Если ось является кортежем целых, произведение выполняется по всем осям, указанным в кортеже, а не по одной оси или по всем осям, как раньше.
dtype: dtype, его необязательно
Это тип возвращаемого массива, а также аккумулятора, на который умножаются элементы. Тип d для a используется по умолчанию, если только a не имеет целочисленного значения dtype с меньшей точностью, чем целое число платформы по умолчанию. В этом случае, если a подписано, тогда используется целое число платформы, в то время как если a беззнаковое, то используется целое число без знака той же точности, что и целое число платформы.
out: ndarray, его необязательно
Альтернативный выходной массив для размещения результата. Он должен иметь ту же форму, что и ожидаемый результат, но тип выходных значений будет приведен в случае необходимости.
keepdims: bool, необязательно
Если для этого параметра установлено значение True, оси, которые уменьшены, остаются в результате как размеры с размером один. С помощью этой опции результат будет правильно транслироваться по отношению к входному массиву.
Пример 1
# Программа Python, иллюстрирующая
# рабочий продукт ()
numpy.prod¶
Return the product of array elements over a given axis.
Parameters a array_like
axis None or int or tuple of ints, optional
Axis or axes along which a product is performed. The default, axis=None, will calculate the product of all the elements in the input array. If axis is negative it counts from the last to the first axis.
New in version 1.7.0.
If axis is a tuple of ints, a product is performed on all of the axes specified in the tuple instead of a single axis or all the axes as before.
dtype dtype, optional
The type of the returned array, as well as of the accumulator in which the elements are multiplied. The dtype of a is used by default unless a has an integer dtype of less precision than the default platform integer. In that case, if a is signed then the platform integer is used while if a is unsigned then an unsigned integer of the same precision as the platform integer is used.
out ndarray, optional
Alternative output array in which to place the result. It must have the same shape as the expected output, but the type of the output values will be cast if necessary.
keepdims bool, optional
If this is set to True, the axes which are reduced are left in the result as dimensions with size one. With this option, the result will broadcast correctly against the input array.
initial scalar, optional
The starting value for this product. See reduce for details.
New in version 1.15.0.
Elements to include in the product. See reduce for details.
New in version 1.17.0.
An array shaped as a but with the specified axis removed. Returns a reference to out if specified.
Arithmetic is modular when using integer types, and no error is raised on overflow. That means that, on a 32-bit platform:
The product of an empty array is the neutral element 1:
By default, calculate the product of all elements:
Even when the input array is two-dimensional:
But we can also specify the axis over which to multiply:
Or select specific elements to include:
If the type of x is unsigned, then the output type is the unsigned platform integer:
If x is of a signed integer type, then the output type is the default platform integer:
You can also start the product with a value other than one:
© Copyright 2008-2021, The NumPy community.
Last updated on Jun 22, 2021.
Created using Sphinx 4.0.1.
NumPy в Python. Часть 2
Продолжаем перевод статьи о numpy в python. Для тех кто не читал первую часть, сюда: Часть 1. А всем остальным — приятного чтения.
Функция arange аналогична функции range, но возвращает массив:
Функции zeros и ones создают новые массивы с установленной размерностью, заполненные этими значениями. Это, наверное, самые простые в использовании функции для создания массивов:
Функции zeros_like и ones_like могут преобразовать уже созданный массив, заполнив его нулями и единицами соответственно:
Также есть некоторое количество функций для создания специальных матриц. Для создания квадратной матрицы с главной диагональю, которая заполненная единицами, воспользуемся методом identity:
Функция eye возвращает матрицу с единичками на к-атой диагонали:
Математические операции над массивами
Когда для массивов мы используем стандартные математические операции, должен соблюдаться принцип: элемент—элемент. Это означает, что массивы должны быть одинакового размера во время сложения, вычитания и тому подобных операций:
Для двухмерных массивов, умножение остается поэлементным и не соответствует умножению матриц. Для этого существуют специальные функции, которые мы изучим позже.
При несоответствии в размере выбрасываются ошибки:
Однако, если размерность массивов не совпадает, они будут преобразованы для выполнения математических операций. Это зачастую означает, что меньший массив будет использован несколько раз для завершения операций. Рассмотрим такой пример:
Тут, одномерный массив b был преобразован в двухмерный, который соответствует размеру массива a. По существу, b был повторен несколько раз, для каждой «строки» a. Иначе его можно представить так:
Python автоматически преобразовывает массивы в этом случае. Иногда, однако, когда преобразование играет роль, мы можем использовать константу newaxis, чтобы изменить преобразование:
Вдобавок к стандартным операторам, в numpy включена библиотека стандартных математических функций, которые могут быть применены поэлементно к массивам. Собственно функции: abs, sign, sqrt, log, log10, exp, sin, cos, tan, arcsin, arccos, arctan, sinh, cosh, tanh, arcsinh, arccosh, и arctanh.
Функции floor, ceil и rint возвращают нижние, верхние или ближайшие (округлённое) значение:
Также в numpy включены две важные математические константы:
Перебор элементов массива
Проводить итерацию массивов можно аналогично спискам:
Для многомерных массивов итерация будет проводиться по первой оси, так, что каждый проход цикла будет возвращать «строку» массива:
Множественное присваивание также доступно при итерации:
Базовые операции над массивами
Для получения каких-либо свойств массивов существует много функций. Элементы могут быть суммированы или перемножены:
В этом примере были использованы функции массива. Также можно использовать собственные функции numpy:
Для большинства случаев могут использоваться оба варианта.
Некие функции дают возможность оперировать статистическими данными. Это функции mean (среднее арифметическое), вариация и девиация:
Можно найти минимум и максимум в массиве:
Функции argmin и argmax возвращают индекс минимального или максимального элемента:
Для многомерных массивов каждая из функций может принять дополнительный аргумент axis и в зависимости от его значения выполнять функции по определенной оси, помещая результаты исполнения в массив:
Как и списки, массивы можно отсортировать:
Значения в массиве могут быть «сокращены», чтобы принадлежать заданному диапазону. Это тоже самое что применять min(max(x, minval), maxval) к каждому элементу x:
Уникальные элементы могут быть извлечены вот так:
Для двухмерных массивов диагональ можно получить так:
Вот и вторая статья подошла к концу. Спасибо за уделенное внимание и удачи в ваших начинаниях! До скорой встречи.
Русские Блоги
Функция np.prod () вычисляет произведение элементов массива и т. д.
Функция np.prod () используется для вычисления произведения всех элементов. Для массива с несколькими измерениями можно указать ось. Например, axis = 1 указывает, чтобы вычислить произведение каждой строки.
Функция форматирования в Python:
Ресурсы расширенного обнаружения Python будут обновлены позже с помощью реальных приложений:
Выбрано значение K классификатора KNN: значение K не может быть слишком большим или слишком маленьким. Выбор значения K зависит от сложности обучения и размера обучающей выборки.Обычно К занимает 3
10. Обычной практикой является установление K равным «квадратному корню» из числа обучающих выборок.Лучшим методом является «перекрестная проверка»: установите несколько наборов тестовых образцов, используйте эти наборы образцов для тестирования нескольких значений K и выберите наиболее подходящее значение K в соответствии с характеристиками классификации.
Из знаний, чтобы увидеть знания очистки данных:
Каковы обычно используемые методы очистки данных в интеллектуальном анализе данных?
Сортировка по Python, сохранение значения индекса
: Например, сортируя a = [3,4,1,7,2] с помощью a.sort (), чтобы получить a = [1,2,3,4,7], как я могу получить отсортированный
: индексная серия элементов массива, то есть индекс в исходном массиве. В этом примере это должно быть [2,4,0,1,3].
In [2]: enumerate(a)
Out[2]:
In [3]: list(enumerate(a))
Out[3]: [(0, 3), (1, 4), (2, 1), (3, 7), (4, 2)]
In [4]: from operator import itemgetter
In [5]: sorted(enumerate(a), key=itemgetter(1))
Out[5]: [(2, 1), (4, 2), (0, 3), (1, 4), (3, 7)]
In [6]: [index for index, value in sorted(enumerate(a), key=itemgetter(1))]
Out[6]: [2, 4, 0, 1, 3]
Массовый убийца:
In [7]: import numpy as np
In [8]: np.argsort([3,4,1,7,2])
Out[8]: array([2, 4, 0, 1, 3])
Пожалуйста, ищите другие продвинутые методы сортировки Python
Python объектно-ориентированный:
В наше время объектно-ориентированное мышление используется очень часто, начиная от реальных рабочих задач или небольших / специфических до проблем программирования. Вы всегда должны обращать внимание на то, что является предметом обсуждаемой проблемы и в чем заключается проблема. Например, кластеризация изображения и деление изображения обсуждались сегодня днем, объектно-ориентированное изображение представляет собой изображение, цель состоит в том, чтобы кластеризовать сходные изображения; другим объектом является значение каждого пикселя в изображении, цель Разделите различные области изображения. Объект проблемы другой: если вы понимаете, что объект проблемы изменился сразу, вы можете плавно переключаться между различными сценариями проблемы.
Хорошо, далеко, когда я возвращаюсь, когда дело доходит до объектно-ориентированного языка python, я хотел сказать, что класс в объектно-ориентированном языке python, к атрибутам в классе можно напрямую обращаться по имени класса, и если метод класса не добавляет «@ Для декораторов классов, таких как «classmethod», вам нужно создать экземпляр класса для конкретного объекта экземпляра класса, то есть вы можете вызвать этот метод через объект класса; для некоторых методов, которым не нужно передавать параметры, вы можете использовать декоратор «@ «Свойство» декорирует этот метод как свойство класса, так что его можно вызывать непосредственно по имени класса, без добавления «()» метода, точно так же, как вызывая общее свойство класса.
Хорошо, эта часть здесь сегодня
python & tenorflow устанавливает скорость обучения:
Сначала настройте экземпляр learning_rate, а затем передайте его в Optimizer ().
Параметр «Batch_size» в глубоком обучении:
Сравнение разных случайных оптимизаторов:
Numpy.prod() in Python
numpy.prod() returns the product of array elements over a given axis.
Syntax:
Parameters
a : array_like
Its the input data.
axis : None or int or tuple of ints, its optional
It is theAxis or axes along which a product is performed. The default axis is None, it will calculate the product of all the elements in the input array. If axis is negative it counts from the last to the first axis.
If axis is a tuple of ints, a product is performed on all of the axes specified in the tuple instead of a single axis or all the axes as before.
dtype : dtype, its optional
It is the type of the returned array, as well as of the accumulator in which the elements are multiplied. The dtype of a is used by default unless a has an integer dtype of less precision than the default platform integer. In that case, if a is signed then the platform integer is used while if a is unsigned then an unsigned integer of the same precision as the platform integer is used.
out : ndarray, its optional
Alternative output array in which to place the result. It must have the same shape as the expected output, but the type of the output values will be cast if necessary.
keepdims : bool, optional
If this is set to True, the axes which are reduced are left in the result as dimensions with size one. With this option, the result will broadcast correctly against the input array.
Example 1
Attention geek! Strengthen your foundations with the Python Programming Foundation Course and learn the basics.