要将数组的维度减少一个，请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。这里，我们使用 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。通用函数（简称ufunc）是在逐元素的基础上操作ndarray的函数，支持数组广播、类型转换以及其他一些标准特性。也就是说，ufunc是“矢量化”的函数包装器，它接受固定数量的……阅读更多

要比较包含一些无穷大值的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。如果被比较的元素之一是 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 来说很重要，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。这里，我们使用 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。通用函数（简称ufunc）是在逐元素的基础上操作ndarray的函数，支持数组广播、类型转换以及其他一些标准特性。也就是说，ufunc是“矢量化”的函数包装器，它接受固定数量的……阅读更多

要逐元素真除参数，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。如果不提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅可能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。条件在输入上广播。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

要获得输入的指数和的以 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非常有用，因为计算出的事件概率可能非常小，以至于超过普通浮点数的范围。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 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持广泛的硬件和计算平台，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。这里，我们使用 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。通用函数（ufunc）是在逐元素的基础上操作ndarray的函数，支持数组广播、类型转换以及其他一些标准特性。也就是说，ufunc是“矢量化”的函数包装器，它接受固定数量的特定输入，并且……阅读更多

将 ufunc outer() 函数应用于所有 2D 数组对。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。通用函数（简称ufunc）是在逐元素的基础上操作ndarray的函数，支持数组广播、类型转换以及其他一些标准特性。也就是说，ufunc是“矢量化”的函数包装器，它接受固定数量的特定输入并产生固定数量的特定输出。步骤首先，导入所需的库 −import numpy……阅读更多

我们将 ufunc outer() 函数应用于一维数组的所有对。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。通用函数（简称ufunc）是在逐元素的基础上操作ndarray的函数，支持数组广播、类型转换以及其他一些标准特性。也就是说，ufunc是“矢量化”的函数包装器，它接受固定数量的特定输入并产生固定数量的特定输出。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。通用函数（简称ufunc）是在逐元素的基础上操作ndarray的函数，支持数组广播、类型转换以及其他一些标准特性。也就是说，ufunc是“矢量化”的函数包装器，它接受固定数量的特定输入并产生固定数量的特定输出。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np 创建……阅读更多

要将给定的标量值与掩码数组的每个元素进行或运算，可以使用 Python NumPy 中的 `ma.MaskedArray.__ror__()` 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask（表示关联数组的无任何值无效），要么是一个布尔数组，它决定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、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 等良好兼容。阅读更多