如何使用 Python 将列表中的所有项目相乘？[重复]

问题描述：

给定一个数字列表，例如[1,2,3,4,5,6]，我该如何编写代码将它们全部相乘，即计算1*2*3*4*5*6？

解决方案 1：

Python 3.8+：使用math.prod：

>>> import math
>>> math.prod([1, 2, 3, 4, 5, 6])
720

Python <= 3.7：使用functools.reduce：

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

解决方案 2：

您可以使用：

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

请参阅reduce和operator.mul文档以获得解释。

您需要import functoolsPython 3+ 中的该行。

解决方案 3：

我将使用numpy.prod来执行任务：

import numpy as np

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

解决方案 4：

如果您想避免导入任何内容并避免使用更复杂的 Python 区域，则可以使用简单的 for 循环：

nums = [1, 2, 3]

product = 1  # Don't use 0 here, otherwise, you'll get zero 
             # because anything times zero will be zero.
for num in nums:
    product *= num

解决方案 5：

在Python 3.8及更高版本中，math标准库模块提供了.prod此目的：

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

该方法返回一个值（默认值：1）乘以一个可迭代数字的乘积start：

import math
math.prod([1, 2, 3, 4, 5, 6])
# 720

如果可迭代对象为空，则会产生1（或start产生值，如果提供的话）。

解决方案 6：

以下是我的机器的一些性能测量结果。如果在长时间运行的循环中针对小输入执行此操作，则相关：

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}')

结果：

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

您可以看到，Numpy 在处理较小的输入时速度要慢得多，因为它在执行乘法之前分配了一个数组。另外，请注意 Numpy 中的溢出。

解决方案 7：

Numpy具有prod()返回列表乘积的函数，或者在这种情况下，因为它是 numpy，所以它是给定轴上的数组的乘积：

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

...或者你也可以直接导入numpy.prod()：

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

解决方案 8：

我个人喜欢这个将通用列表的所有元素相乘的函数：

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

它紧凑，使用简单的东西（一个变量和一个 for 循环），并且对我来说感觉很直观（它看起来就像我思考问题的方式，只需取一个，乘以它，然后乘以下一个，依此类推！）

解决方案 9：

简单的方法是：

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

解决方案 10：

nums = str(tuple([1,2,3]))
mul_nums = nums.replace(',','*')
print(eval(mul_nums))

解决方案 11：

只想添加一个 Python 3.8 单行答案：

def multiply(l):
    return [b := 1, [b := b * a for a in l]][-1][-1]


print(multiply([2, 3, 8, 10]))

输出：

480

解释：

• [b := 1, 用于定义临时变量

• ...[b := b * a for a in l]用于遍历列表并乘以b每个元素

• ...[-1][-1]是因为最后的列表是[b, [b * l[0], b * l[1], ..., b * l[-1]]]。所以最后位置的元素是列表中所有元素的乘积。

解决方案 12：

None今天发现了这个问题，但我注意到它没有列表中有的情况。因此，完整的解决方案是：

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))

对于加法，我们有：

print(reduce(lambda x, y: (x if x else 0) + (y if y else 0), a))

解决方案 13：

那么使用递归怎么样？

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

解决方案 14：

您可以使用的一种方法是math.prod()
例如：

import math
arr = [1, 2, 3, 4]
print(math.prod(arr))

另一种方法是numpy.prod()
这是另一个要导入的库

import numpy
arr = [1, 2, 3, 4]
print(numpy.prod(arr))