Bagaimana saya bisa melipatgandakan semua item dalam daftar bersama dengan Python?

Saya perlu menulis fungsi yang mengambil daftar angka dan mengalikannya . Contoh: [1,2,3,4,5,6]akan memberi saya 1*2*3*4*5*6. Saya benar-benar bisa menggunakan bantuan Anda.

Python 3: gunakan functools.reduce:

>>> from functools import reduce
>>> reduce(lambda x, y: x*y, [1,2,3,4,5,6])
720

Python 2: gunakan reduce:

>>> reduce(lambda x, y: x*y, [1,2,3,4,5,6])
720

Untuk kompatibel dengan penggunaan 2 dan 3 pip install six, maka:

>>> from six.moves import reduce
>>> reduce(lambda x, y: x*y, [1,2,3,4,5,6])
720

Kamu bisa memakai:

import operator
import functools
functools.reduce(operator.mul, [1,2,3,4,5,6], 1)

Lihat reducedan operator.muldokumentasi untuk penjelasan.

Anda memerlukan import functoolsbaris dalam Python 3+.

Saya akan menggunakan numpy.produntuk melakukan tugas. Lihat di bawah.

import numpy as np
mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 6] 
result = np.prod(np.array(mylist))  

Jika Anda ingin menghindari mengimpor apa pun dan menghindari area Python yang lebih rumit, Anda bisa menggunakan simpel untuk loop

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

Mulai Python 3.8, .prodfungsi telah dimasukkan ke mathmodul di perpustakaan standar:

math.prod(iterable, *, start=1)

Metode mengembalikan produk dari startnilai (default: 1) kali jumlah angka yang berulang:

import math
math.prod([1, 2, 3, 4, 5, 6])

>>> 720

Jika iterable kosong, ini akan menghasilkan 1(atau startnilainya, jika disediakan).

Inilah beberapa pengukuran kinerja dari mesin saya. Relevan jika ini dilakukan untuk input kecil dalam loop yang berjalan lama:

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}')

Hasil:

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

Anda dapat melihat bahwa Numpy sedikit lebih lambat pada input yang lebih kecil, karena ia mengalokasikan array sebelum multiplikasi dilakukan. Juga, hati-hati terhadap luapan di Numpy.

Saya pribadi suka ini untuk fungsi yang mengalikan semua elemen daftar generik bersama:

def multiply(n):
    total = 1
    for i in range(0, len(n)):
        total *= n[i]
    print total

Ini kompak, menggunakan hal-hal sederhana (variabel dan for loop), dan terasa intuitif bagi saya (sepertinya saya memikirkan masalahnya, ambil satu, gandakan, lalu gandakan dengan yang berikutnya, dan seterusnya! )

Cara sederhananya adalah:

import numpy as np
np.exp(np.log(your_array).sum())

Numpymemiliki prod()fungsi yang mengembalikan produk dari daftar, atau dalam hal ini karena numpy, itu adalah produk dari array di atas sumbu yang diberikan:

import numpy
a = [1,2,3,4,5,6]
b = numpy.prod(a)

... atau Anda dapat mengimpor numpy.prod():

from numpy import prod
a = [1,2,3,4,5,6]
b = prod(a)

Menemukan pertanyaan ini hari ini tetapi saya perhatikan bahwa tidak ada kasus di mana ada Nonedalam daftar. Jadi, solusi lengkapnya adalah:

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))

Dalam hal penambahan, kami memiliki:

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))

Saya ingin ini sebagai berikut:

    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

Ini kode saya:

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]))

hasil: ('1 * 1 * 2 * 3 * 4', 24)

Bagaimana kalau menggunakan rekursi?

def multiply(lst):
    if len(lst) > 1:
        return multiply(lst[:-1])* lst[-1]
    else:
        return lst[0]

Solusi saya:

def multiply(numbers):
    a = 1
    for num in numbers:
        a *= num
        return a

  pass

'' 'satu-satunya metode sederhana untuk memahami penggunaan logika untuk loop' ''

Lap = [2,5,7,7,9] x = 1 untuk i di Lap: x = i * x cetak (x)

Sangat sederhana, jangan mengimpor apa pun. Ini kode saya. Ini akan menentukan fungsi yang mengalikan semua item dalam daftar dan mengembalikan produk mereka.

def myfunc(lst):
    multi=1
    for product in lst:
        multi*=product
    return product