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法律研究在 Numpy 中沿负轴减少多维数组
要沿负轴减少多维数组，请在 Python Numpy 中使用 **np.ufunc.reduce()** 方法。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。执行缩减的轴或轴。
**numpy.ufunc** 具有逐元素对整个数组进行运算的函数。ufunc是用 C 编写的（为了速度）并与 NumPy 的 ufunc 功能链接到 Python。通用函数（或简称 ufunc）是逐元素对 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
创建一个多维数组 -
arr = np.arange(27).reshape((3,3,3))
显示数组 -
print("Array...
", arr)获取数组的类型 -
print("
Our Array type...
", arr.dtype)
获取数组的维度 -
print("
Our Array Dimensions...
",arr.ndim)要减少多维数组，请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。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。执行缩减的轴或轴。负轴从最后一个轴到第一个轴进行计数 -
print("
Result (multiplication)...
",np.multiply.reduce(arr, axis = -1))要减少多维数组，请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。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。执行缩减的轴或轴。负轴从最后一个轴到第一个轴进行计数 -
print("
Result (addition)...
",np.add.reduce(arr, axis = -1))示例
import numpy as np
# The numpy.ufunc has functions that operate element by element on whole arrays.
# ufuncs are written in C (for speed) and linked into Python with NumPy’s ufunc facility
# Create a multi-dimensional array
arr = np.arange(27).reshape((3,3,3))
# Display the array
print("Array...
", arr)
# Get the type of the array
print("
Our Array type...
", arr.dtype)
# Get the dimensions of the Array
print("
Our Array Dimensions...
",arr.ndim)
# To reduce a multi-dimensional array, use the np.ufunc.reduce() method in Python Numpy
# Here, we have used multiply.reduce() to reduce it to the multiplication of elements elements
# The axis is set using the "axis" parameter
# Axis or axes along which a reduction is performed
# The negative axis it counts from the last to the first axis.
print("
Result (multiplication)...
",np.multiply.reduce(arr, axis = -1))
# To reduce a multi-dimensional array, use the np.ufunc.reduce() method in Python Numpy
# Here, we have used add.reduce() to reduce it to the addition of elements
# The axis is set using the "axis" parameter
# Axis or axes along which a reduction is performed
# The negative axis counts from the last to the first axis.
print("
Result (addition)...
",np.add.reduce(arr, axis = -1))输出
Array... [[[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8]] [[ 9 10 11] [12 13 14] [15 16 17]] [[18 19 20] [21 22 23] [24 25 26]]] Our Array type... int64 Our Array Dimensions... 3 Result (multiplication)... [[ 0 60 336] [ 990 2184 4080] [ 6840 10626 15600]] Result (addition)... [[ 3 12 21] [30 39 48] [57 66 75]]
更新于: 2022年2月7日
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