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numpy.product対numpy.prod対ndarray.prod

私はNumpyドキュメントを読んでいますが、関数np.prod(...)、np.product(...)およびndarrayメソッドa.prod(...)はすべて同等であるようです。

スタイル/可読性とパフォーマンスの両方の観点から、使用するのに適したバージョンはありますか？異なるバージョンが望ましい状況はありますか？そうでない場合、なぜ同じ操作を実行するために3つの別個の非常に類似した方法があるのですか？

pythonnumpynumpy-ndarray
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dkv

今日（1.15.0）のmasterブランチでは、np.productは単にnp.prod、そして最終的には非推奨になる可能性があります。 MAINT：エイリアス関数の重複した実装を削除する。＃1065 を参照。

そしてnp.prodおよびndarray.prodどちらもumath.multiply.reduceなので、フリー関数がarray-likeタイプ（Pythonリスト）。

これ以前は、NumPy 1.14.2と同様に、ドキュメントはnp.productおよびnp.prodは同じでしたが、Paragが言及している実装の重複が原因でバグがありました。つまり、 ＃10651 からのEric Weiserの例：

>>> class CanProd(object):
        def prod(self, axis, dtype, out): return "prod"  
>>> np.product(CanProd())
<__main__.CanProd object at 0x0000023BAF7B29E8>
>>> np.prod(CanProd())
'prod'

つまり、簡単に言えば、これらは同じであり、np.prod以上np.product後者は廃止される可能性があるエイリアスであるため。

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miradulo

これはNumPy 1.14.のソースコードから収集できたものです。現在のマスターブランチ（NumPy 1.15.0）に関連する回答については、miraduloの回答を参照してください。

  • ndarrayの場合、prod()とproduct()は同等です。

  • ndarrayの場合、prod()とproduct()はどちらもum.multiply.reduce()を呼び出します。

  • オブジェクトタイプがndarrayではないが、prodメソッドがまだある場合、prod()はprod(axis=axis, dtype=dtype, out=out, **kwargs)を返し、productは_um.multiply.reduce_を使用してみてください。

  • オブジェクトがndarrayではなく、prodメソッドがない場合、product()として動作します。

  • ndarray.prod()はprod()と同等です。

好みや読みやすさに関する質問の後半についてはわかりません。

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Parag S. Chandakkar