私は数のリストと乗算を取る関数を書く必要があります一緒に。例:[1,2,3,4,5,6]
は私に1*2*3*4*5*6
を与えます。私は本当にあなたの助けを借りることができました。
Python 3:functools.reduce
を使う:
>>> from functools import reduce
>>> reduce(lambda x, y: x*y, [1,2,3,4,5,6])
720
Python 2:reduce
を使う:
>>> reduce(lambda x, y: x*y, [1,2,3,4,5,6])
720
2と3との互換性のためにpip install six
を使います。
>>> from six.moves import reduce
>>> reduce(lambda x, y: x*y, [1,2,3,4,5,6])
720
あなたが使用することができます:
import operator
import functools
functools.reduce(operator.mul, [1,2,3,4,5,6], 1)
説明は reduce
と operator.mul
のドキュメントを参照してください。
Python 3+ではimport functools
行が必要です。
タスクを実行するにはnumpy.prod
を使います。下記参照。
import numpy as np
mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
result = np.prod(np.array(mylist))
何かをインポートすることを避け、Pythonのより複雑な部分を避けたい場合は、単純なforループを使用できます。
product = 1 # Don't use 0 here, otherwise, you'll get zero
# because anything times zero will be zero.
list = [1, 2, 3]
for x in list:
product *= x
これが私のマシンのパフォーマンス測定です。これが長時間実行されるループ内の小さい入力に対して実行される場合に関連します。
import functools, operator, timeit
import numpy as np
def multiply_numpy(iterable):
return np.prod(np.array(iterable))
def multiply_functools(iterable):
return functools.reduce(operator.mul, iterable)
def multiply_manual(iterable):
prod = 1
for x in iterable:
prod *= x
return prod
sizesToTest = [5, 10, 100, 1000, 10000, 100000]
for size in sizesToTest:
data = [1] * size
timerNumpy = timeit.Timer(lambda: multiply_numpy(data))
timerFunctools = timeit.Timer(lambda: multiply_functools(data))
timerManual = timeit.Timer(lambda: multiply_manual(data))
repeats = int(5e6 / size)
resultNumpy = timerNumpy.timeit(repeats)
resultFunctools = timerFunctools.timeit(repeats)
resultManual = timerManual.timeit(repeats)
print(f'Input size: {size:>7d} Repeats: {repeats:>8d} Numpy: {resultNumpy:.3f}, Functools: {resultFunctools:.3f}, Manual: {resultManual:.3f}')
結果:
Input size: 5 Repeats: 1000000 Numpy: 4.670, Functools: 0.586, Manual: 0.459
Input size: 10 Repeats: 500000 Numpy: 2.443, Functools: 0.401, Manual: 0.321
Input size: 100 Repeats: 50000 Numpy: 0.505, Functools: 0.220, Manual: 0.197
Input size: 1000 Repeats: 5000 Numpy: 0.303, Functools: 0.207, Manual: 0.185
Input size: 10000 Repeats: 500 Numpy: 0.265, Functools: 0.194, Manual: 0.187
Input size: 100000 Repeats: 50 Numpy: 0.266, Functools: 0.198, Manual: 0.185
Numpyは乗算が実行される前に配列を割り当てるので、小さい入力ではかなり遅くなります。また、Numpyのオーバーフローに気をつけてください。
私は個人的には一般的なリストのすべての要素を掛け合わせる関数のためにこれが好きです:
def multiply(n):
total = 1
for i in range(0, len(n)):
total *= n[i]
print total
それはコンパクトで、単純なもの(変数とforループ)を使い、そして私には直感的に感じます(問題をどう考えたらいいのか、ただ1つ取り、それを掛け、それから次のものを掛けます)。 )
簡単な方法は:
import numpy as np
np.exp(np.log(your_array).sum())
Python 3.8
からは、 prod
関数が標準ライブラリのmath
モジュールに含まれています。
math.prod(iterable、*、start = 1)
これはstart
の値(デフォルト:1)と反復可能な数値の積を返します。
import math
math.prod([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # 720
イテラブルが空の場合、これは1
(または提供されていればstart
の値)を生成します。
今日この質問を見つけました、しかし私はそれがリストの中にNone
があるケースがないことに気づきました。したがって、完全な解決策は次のようになります。
from functools import reduce
a = [None, 1, 2, 3, None, 4]
print(reduce(lambda x, y: (x if x else 1) * (y if y else 1), a))
追加の場合、我々は持っています:
print(reduce(lambda x, y: (x if x else 0) + (y if y else 0), a))
nums = str(Tuple([1,2,3]))
mul_nums = nums.replace(',','*')
print(eval(mul_nums))
これは私のコードです:
def product_list(list_of_numbers):
xxx = 1
for x in list_of_numbers:
xxx = xxx*x
return xxx
print(product_list([1,2,3,4]))
結果:( '1 * 1 * 2 * 3 * 4'、24)
私はこれを次のようにお願いします。
def product_list(p):
total =1 #critical step works for all list
for i in p:
total=total*i # this will ensure that each elements are multiplied by itself
return total
print product_list([2,3,4,2]) #should print 48
Numpyには、リストの積を返すprod関数があります。この場合は、numpyから、技術的には特定の軸上の配列の積です。
一方通行:
import numpy
a = [1,2,3,4,5,6]
b = numpy.prod(a)
もう1つはインポート方法で再生されます。
from numpy import prod
a = [1,2,3,4,5,6]
b = prod(a)
私の解決策:
def multiply(numbers):
a = 1
for num in numbers:
a *= num
return a
pass