num py recarray . cumber()函数| Python
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在 numpy 中，数组可能具有包含字段的数据类型，类似于电子表格中的列。一个例子是[(a, int), (b, float)]，数组中的每个条目都是一对(int，float)。通常，这些属性是使用字典查找来访问的，例如arr['a'] and arr['b']。使用arr.a and arr.b，记录数组允许字段作为数组的成员被访问。
numpy.recarray.cumprod() 函数返回给定轴上数组元素的累计乘积。
语法:
numpy.recarray.cumprod(axis=None, dtype=None, out=None)参数: 轴:轴，累计乘积沿该轴计算。默认情况下，计算展平数组的乘积。 数据类型:返回数组的类型，以及元素相乘的累加器的类型。 out:【n 数组，可选】存储结果的位置。 - >如果提供，它必须具有输入广播到的形状。 - >如果未提供或无，则返回新分配的阵列。
Return : 除非指定 out，否则将返回一个保存结果的新数组，在这种情况下，将返回该数组。
代码#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)
Output:
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]]
