numpy.prod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)返回给定轴上数组元素的乘积。
参数：
a类似数组
输入数据。
axisNone 或 int 或 int 元组，可选
执行乘积的轴或轴。默认值 axis=None 将计算输入数组中所有元素的乘积。如果 axis 为负，则从最后一个到第一个轴计数。
1.7.0 版本中的新功能。
如果 axis 是一个 int 元组，将在元组中指定的所有轴上执行乘积，而不是像以前那样在单个轴或所有轴上执行。
dtypedtype，可选
返回数组的类型，以及元素相乘的累加器的类型。默认情况下使用a的 dtype，除非a的整数 dtype 比默认平台整数低精度。在这种情况下，如果a是有符号的，则使用平台整数，而如果a是无符号的，则使用与平台整数相同精度的无符号整数。
outndarray，可选
可选的输出数组，用于存放结果。它必须具有与预期输出相同的形状，但如果需要可能会转换输出值的类型。
keepdims布尔值，可选
如果设置为 True，则缩减的轴会保留在结果中作为大小为一的维度。使用此选项，结果将正确广播到输入数组。
如果传递了默认值，则keepdims将不传递给prod的子类方法，但任何非默认值都会传递给子类的方法。如果子类的方法不实现keepdims，则会引发任何异常。
initial标量，可选
此乘积的初始值。有关详情，请参见reduce。
1.15.0 版本中的新功能。
where布尔数组，可选
要包括在乘积中的元素。有关详情，请参见reduce。
1.17.0 版本中的新功能。
返回：
product_along_axisndarray，参见上述dtype参数。
一个形状与a相同但去除指定轴的数组。如果指定，则返回对out的引用。
参见
ndarray.prod
等效的方法
输出类型确定
注意事项
在使用整数类型时算术是模块化的，溢出时不会引发错误。这意味着，在 32 位平台上：
>>> x = np.array([536870910, 536870910, 536870910, 536870910])
>>> np.prod(x)
16 # may vary 空数组的乘积是中性元素 1：
>>> np.prod([])
1.0 示例
默认情况下，计算所有元素的乘积：
>>> np.prod([1.,2.])
2.0 即使输入数组是二维的：
>>> a = np.array([[1., 2.], [3., 4.]])
>>> np.prod(a)
24.0 但我们也可以指定要进行乘法的轴：
>>> np.prod(a, axis=1)
array([ 2., 12.])
>>> np.prod(a, axis=0)
array([3., 8.]) 或选择特定要包括的元素：
>>> np.prod([1., np.nan, 3.], where=[True, False, True])
3.0 如果x的类型是无符号的，则输出类型为无符号平台整数：
>>> x = np.array([1, 2, 3], dtype=np.uint8)
>>> np.prod(x).dtype == np.uint
True 如果x是有符号整数类型，则输出类型为默认平台整数：
>>> x = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int8)
>>> np.prod(x).dtype == int
True 你还可以从一个值开始计算积，而不是从一开始：
>>> np.prod([1, 2], initial=5)
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