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在 Numpy 中沿轴 1 减少多维数组

AmitDiwan
更新于 2022 年 2 月 7 日 11:07:44

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要减少多维数组,请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。在这里,我们使用 add.reduce() 将其减少到元素的加法。轴使用“axis”参数设置。沿其执行约简的轴或轴。numpy.ufunc 具有逐元素对整个数组进行运算的函数。ufunc 使用 C 编写(为了速度)并与 NumPy 的 ufunc 功能链接到 Python。通用函数(或简称 ufunc)是在逐元素方式上对 ndarrays 进行运算的函数,支持数组广播、类型转换和几个其他标准功能。也就是说,ufunc 是... 阅读更多

减少多维数组并在 Numpy 中沿负轴添加元素

AmitDiwan
更新于 2022 年 2 月 7 日 11:07:00

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要减少多维数组,请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。在这里,我们使用 multiply.reduce() 将其减少到元素的乘法。轴使用“axis”参数设置。沿其执行约简的轴或轴。负轴从最后一个轴到第一个轴进行计数。通用函数(或简称 ufunc)是在逐元素方式上对 ndarrays 进行运算的函数,支持数组广播、类型转换和几个其他标准功能。也就是说,ufunc 是一个“矢量化”的包装器,用于一个函数,该函数需要固定数量的特定输入... 阅读更多

比较两个数组并在 Numpy 中返回逐元素最大值

AmitDiwan
更新于 2022 年 2 月 7 日 11:04:15

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要比较两个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包含逐元素最大值的新数组。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。后一种区别对于复数 NaN 非常重要,复数 NaN 定义为实部或虚部至少有一个是... 阅读更多

在 Numpy 中返回一个数组等于另一个数组的逐元素真值

AmitDiwan
更新于 2022 年 2 月 7 日 11:05:19

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要返回一个数组等于另一个数组的逐元素真值,请在 Python Numpy 中使用 numpy.equal() 方法。返回值为 True 或 False。该函数返回一个输出数组,x1 和 x2 的逐元素比较。通常为 bool 类型,除非传递 dtype=object。如果 x1 和 x2 都是标量,则这是一个标量。out 是结果存储到的位置。如果提供,则其形状必须是输入广播到的形状。如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于... 阅读更多

在 Numpy 中返回一个数组小于等于另一个数组的逐元素真值

AmitDiwan
更新于 2022 年 2 月 7 日 11:02:37

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要返回一个数组小于等于另一个数组的逐元素真值,请在 Python Numpy 中使用 numpy.less_equal() 方法。返回值为 True 或 False。返回输出数组,x1 和 x2 的逐元素比较。通常为 bool 类型,除非传递 dtype=object。如果 x1 和 x2 都是标量,则这是一个标量。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 数组将保留其原始值。请注意,如果通过默认... 阅读更多

在 Numpy 中计算一个数组异或另一个数组的逐元素真值

AmitDiwan
更新于 2022 年 2 月 7 日 11:01:26

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要计算一个数组异或另一个数组的逐元素真值,请在 Python Numpy 中使用 numpy.logical_xor() 方法。返回值为 True 或 False。返回值是应用于 x1 和 x2 元素的逻辑异或运算的布尔结果;形状由广播确定。如果 x1 和 x2 都是标量,则这是一个标量。out 是结果存储到的位置。如果提供,则其形状必须是输入广播到的形状。如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组。元组(只能作为... 阅读更多

在 Numpy 中沿给定轴减少多维数组

AmitDiwan
更新于 2022 年 2 月 7 日 10:59:41

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要减少多维数组,请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。在这里,我们使用 multiply.reduce() 将其减少到元素的乘法。轴使用“axis”参数设置。沿其执行约简的轴或轴numpy.ufunc 具有逐元素对整个数组进行运算的函数。ufunc 使用 C 编写(为了速度)并与 NumPy 的 ufunc 功能链接到 Python。通用函数(或简称 ufunc)是在逐元素方式上对 ndarrays 进行运算的函数,支持数组广播、类型转换和几个其他标准功能。也就是说,... 阅读更多

比较两个包含一些 NaN 值的数组并在 Numpy 中返回逐元素最小值

AmitDiwan
更新于 2022 年 2 月 7 日 10:58:39

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要比较两个包含一些 NaN 值的数组并返回逐元素最小值,请在 Python Numpy 中使用 numpy.maximum() 方法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。后一种区别对于复数 NaN 非常重要,复数 NaN 定义为实部或虚部至少有一个是 NaN。净效果是 NaN 会传播。逐元素返回 x1 和 x2 的最小值。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包含... 阅读更多

在 Numpy 中减少多维数组

AmitDiwan
更新于 2022 年 2 月 7 日 10:57:11

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要减少多维数组,请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。在这里,我们使用 multiply.reduce() 将其减少到元素的乘法。numpy.ufunc 具有逐元素对整个数组进行运算的函数。ufunc 使用 C 编写(为了速度)并与 NumPy 的 ufunc 功能链接到 Python。通用函数(或简称 ufunc)是在逐元素方式上对 ndarrays 进行运算的函数,支持数组广播、类型转换和几个其他标准功能。也就是说,ufunc 是一个“矢量化”的包装器,用于一个函数,该函数需要固定数量的特定输入并产生... 阅读更多

比较两个数组并在 Numpy 中返回逐元素最小值

AmitDiwan
更新于 2022 年 2 月 7 日 10:55:46

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要比较两个数组并返回逐元素最小值,请在 Python Numpy 中使用 numpy.minimum() 方法。返回值为 True 或 False。逐元素返回 x1 和 x2 的最小值。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包含逐元素最小值的新数组。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。后一种区别对于复数 NaN 非常重要,复数 NaN 定义为实部或虚部至少有一个是... 阅读更多

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