Python 拥有大量内置函数和第三方库，可简化编程任务。在本文中，我们将重点介绍 Python prod() 函数。
Python math.prod() 方法用于计算可迭代对象中所有元素的积。
我们使用它来执行数学运算，例如查找列表中所有元素的乘积。
prod()的语法格式如下：
prod(iterable, start=1)
- iterable -- 必需，可迭代对象。
- start -- 可选，指起始值。默认值为 1。
# 使用 for 循环计算
n = [1, 2, 3, 4, 5]
m = 1
for i in n:
m *= i
print(m)
# 使用 prod() 函数计算
from math import prod
m = prod(n)
print(m)
使用 NumPy prod() 计算数组元素乘积
在 Python 中，还可以使用 NumPy 模块的 prod() 函数来计算 NumPy 数组中所有元素的乘积。
import numpy as np
array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
m = np.prod(array1)
print(m)
可以计算二维数组所有元素乘积，也可以使用参数axis=1计算每一行元素的乘积。
import numpy as np
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
m = np.prod(array1)
print(m) # 输出：720
import numpy as np
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
m = np.prod(array1,axis=1)
print(m) # 输出：[ 2 12 30]
使用 Pandas prod() 计算乘积
可以使用 Pandas 模块中的 prod() 函数来计算 Pandas 数据所有元素的乘积。
import pandas as pd
series1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
m = series1.prod()
print(m) # 输出：120
对于 Pandas 二维数据，可以计算特定轴的成绩。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
row_m = df1.prod(axis=1)
col_m = df1.prod(axis=0)
print(row_m)
print(col_m)
# 输出：
0 2
1 12
2 30
dtype: int64
0 15
1 48
dtype: int64
