简单的方法是:

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

简单的方法是:

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

在Python 3.8及以上版本中，数学标准库模块为此提供了.prod:

数学。Prod(可迭代，*，start=1)

该方法返回起始值(默认值:1)乘以数字可迭代对象的乘积:

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

如果可迭代对象为空，将产生1(或者起始值，如果提供)。

Python 3:使用functools.reduce:

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

Python 2:使用reduce:

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

为了兼容2和3，请使用Six (pip install Six)，然后:

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

只想添加一个Python 3.8的一行回答:

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]用于遍历列表并将b乘以每个元素 .．.[1][1]是因为最终名单[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。

那么使用递归呢?

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