数据结构
网络
RDBMS
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
时尚研究
法律研究使用Numpy减少数组维度，将所有元素相加
要将数组的维度减少一个，可以使用 Python Numpy 中的 **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加和。
numpy.ufunc 包含对整个数组逐元素操作的函数。ufunc是用C语言编写的（为了速度），并通过NumPy的ufunc功能链接到Python。通用函数（或简称ufunc）是在元素级对ndarray进行操作的函数，支持数组广播、类型转换和一些其他标准特性。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
创建一个一维数组 -
arr = np.array([11, 31, 42, 56, 61, 70, 77, 92])
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)获取数组的形状 -
print("
Our Array Shape...
",arr.shape)
获取数组的元素个数 -
print("
Number of elements...
",arr.size)要将数组的维度减少一个，可以使用 Python Numpy 中的 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加和 -
print("
Result (addition)...
",np.add.reduce(arr))
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 1D array
arr = np.array([11, 31, 42, 56, 61, 70, 77, 92])
# 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)
# Get the shape of the Array
print("
Our Array Shape...
",arr.shape)
# Get the count of elements of the Array
print("
Number of elements...
",arr.size)
# To reduce array’s dimension by one, use the np.ufunc.reduce() method in Python Numpy
# Here, we have used add.reduce() to reduce it to the addition of all the elements
print("
Result (addition)...
",np.add.reduce(arr))输出
Array... [11 31 42 56 61 70 77 92] Our Array type... int64 Our Array Dimensions... 1 Our Array Shape... (8,) Number of elements... 8 Result (addition)... 440
更新于: 2022年2月7日
172 次浏览
广告