在 Numpy 中将数组的维度降低一位

要将数组的维度降低一位，请在 Python Numpy 中使用 **np.ufunc.reduce()** 方法。在这里，我们使用 **multiply.reduce()** 将其缩减为所有元素的乘积。

**numpy.ufunc** 包含逐元素对整个数组进行运算的函数。ufunc是用 C（为了速度）编写的，并通过 NumPy 的 ufunc 功能链接到 Python。通用函数 (ufunc) 是一个函数，它以逐元素的方式对 ndarrays 进行操作，支持数组广播、类型转换和几个其他标准功能。也就是说，ufunc 是对一个函数的“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([7, 14, 21, 28, 35])

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)

要将数组的维度降低一位，请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。在这里，我们使用 multiply.reduce() 将其缩减为所有元素的乘积 -

print("
Result (multiplication)...
",np.multiply.reduce(arr))

要将数组的维度降低一位，请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。在这里，我们使用 add.reduce() 将其缩减为所有元素的加和 -

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([7, 14, 21, 28, 35])

# 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 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))

# 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...
[ 7 14 21 28 35]

Our Array type...
int64

Our Array Dimensions...
1

Result (addition)...
105

更新于: 2022 年 2 月 7 日

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