要将数组的维度减少一个，请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。在这里，我们使用了 multiply.reduce() 将其简化为所有元素的乘积。numpy.ufunc 具有逐元素操作整个数组的函数。ufunc是用C语言编写的（为了速度），并通过NumPy的ufunc工具链接到Python。泛型函数（简称ufunc）是在逐元素方式操作ndarray的函数，支持数组广播、类型转换以及其他几个标准特性。也就是说，ufunc是“矢量化”的包装器，用于一个采用固定数量的……阅读更多

要比较两个包含一些 Inf 值的数组并返回逐元素最大值，请在 Python Numpy 中使用 numpy.maximum() 方法。返回值为 True 或 False。逐元素返回 x1 和 x2 的最大值。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。比较两个数组并返回一个新数组，其中包含逐元素最大值。如果正在比较的元素之一是 NaN，则返回该元素。如果两个元素都是 NaN，则返回第一个。后一种区别对于复杂的 NaN 非常重要，复杂的 NaN 定义为至少一个实数……阅读更多

要将数组的维度减少一个，请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。在这里，我们使用了 add.reduce() 将其简化为所有元素的总和。numpy.ufunc 具有逐元素操作整个数组的函数。ufunc是用C语言编写的（为了速度），并通过NumPy的ufunc工具链接到Python。泛型函数（简称ufunc）是在逐元素方式操作ndarray的函数，支持数组广播、类型转换以及其他几个标准特性。也就是说，ufunc是“矢量化”的包装器，用于一个采用固定数量的……阅读更多

要逐元素进行真除法运算，请在 Python Numpy 中使用 numpy.true_divide() 方法。arr1 被认为是被除数数组。arr2 被认为是除数数组。out 是将结果存储到的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果没有提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅作为关键字参数可能）的长度必须等于输出的数量。条件在输入上进行广播。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组……阅读更多

要获取输入指数和的以 2 为底的对数，请在 Python Numpy 中使用 numpy.logaddexp() 方法。计算 log2(2**x1 + 2**x2)。此函数在机器学习中很有用，因为计算出的事件概率可能非常小，以至于超过了普通浮点数的范围。在这种情况下，可以使用计算概率的以 2 为底的对数。此函数允许以这种方式添加概率。NumPy 提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且……阅读更多

要将数组的维度减少一个，请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。在这里，我们使用了 multiply.reduce() 将其简化为所有元素的乘积。numpy.ufunc 具有逐元素操作整个数组的函数。ufunc是用C语言编写的（为了速度），并通过NumPy的ufunc工具链接到Python。泛型函数（ufunc）是在逐元素方式操作ndarray的函数，支持数组广播、类型转换以及其他几个标准特性。也就是说，ufunc是“矢量化”的包装器，用于一个采用固定数量的特定输入的……阅读更多

将 ufunc outer() 函数应用于所有 2D 数组的每一对。numpy.ufunc 具有逐元素操作整个数组的函数。ufunc是用C语言编写的（为了速度），并通过NumPy的ufunc工具链接到Python。泛型函数（简称ufunc）是在逐元素方式操作ndarray的函数，支持数组广播、类型转换以及其他几个标准特性。也就是说，ufunc是“矢量化”的包装器，用于一个采用固定数量的特定输入并产生固定数量的特定输出的函数。步骤首先，导入所需的库 −import numpy……阅读更多

我们将把 ufunc outer() 函数应用于所有一维数组的每一对。numpy.ufunc 具有逐元素操作整个数组的函数。ufunc是用C语言编写的（为了速度），并通过NumPy的ufunc工具链接到Python。泛型函数（简称ufunc）是在逐元素方式操作ndarray的函数，支持数组广播、类型转换以及其他几个标准特性。也就是说，ufunc是“矢量化”的包装器，用于一个采用固定数量的特定输入并产生固定数量的特定输出的函数。步骤首先，导入所需的库……阅读更多

将 ufunc outer() 函数应用于所有对。numpy.ufunc 具有逐元素操作整个数组的函数。ufunc是用C语言编写的（为了速度），并通过NumPy的ufunc工具链接到Python。泛型函数（简称ufunc）是在逐元素方式操作ndarray的函数，支持数组广播、类型转换以及其他几个标准特性。也就是说，ufunc是“矢量化”的包装器，用于一个采用固定数量的特定输入并产生固定数量的特定输出的函数。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np创建……阅读更多

要对掩码数组的每个元素进行 OR 运算，得到给定的标量值，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__ror__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，或者是一个布尔数组，它决定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和……阅读更多