使用Numpy减少数组维度:将所有元素相乘


要将数组的维度减少一维,请在 Python Numpy 中使用 **np.ufunc.reduce()** 方法。这里我们使用了 **multiply.reduce()** 将其简化为所有元素的乘积。

numpy.ufunc 包含逐元素操作整个数组的函数。ufunc 使用 C 语言编写(为了速度),并通过 NumPy 的 ufunc 功能链接到 Python。通用函数(简称 ufunc)是在逐元素方式操作 ndarray 的函数,支持数组广播、类型转换和几个其他标准功能。也就是说,ufunc 是对函数的“矢量化”包装器,该函数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([3, 4, 6, 1, 7, 9])

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)

获取数组元素的数量:

print("
Number of elements...
",arr.size)

要将数组的维度减少一维,请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。这里我们使用了 multiply.reduce() 将其简化为所有元素的乘积:

print("
Result (multiplication)...
",np.multiply.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([3, 4, 6, 1, 7, 9])

# 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 multiply.reduce() to reduce it to the multiplication of all the elements print("
Result (multiplication)...
",np.multiply.reduce(arr))

输出

Array...
[3 4 6 1 7 9]

Our Array type...
int64

Our Array Dimensions...
1

Our Array Shape...
(6,)

Number of elements...
6

Result (multiplication)...
4536

更新于:2022年2月7日

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