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法學在Numpy中沿軸1對多維陣列應用累加
要累加對所有元素應用運算子的結果，請使用Python Numpy中的**numpy.accumulate()**方法。對於多維陣列，累加僅沿一個軸應用。我們將沿軸1應用。
**numpy.ufunc**具有對整個陣列逐元素操作的函式。ufunc是用C語言編寫的（為了速度）並與NumPy的ufunc工具連結到Python。通用函式（簡稱ufunc）是一個逐元素操作ndarray的函式，支援陣列廣播、型別轉換和幾個其他標準特性。也就是說，ufunc是函式的“向量化”包裝器，它接受固定數量的特定輸入併產生固定數量的特定輸出。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np
建立一個二維陣列。numpy.eye()返回一個二維陣列，對角線為1，其他位置為0：
arr = np.eye(3)
顯示陣列：
print("Array...
", arr)獲取陣列的型別：
print("
Our Array type...
", arr.dtype)
獲取陣列的維度：
print("
Our Array Dimensions...
",arr.ndim)要累加對所有元素應用運算子的結果，請使用Python Numpy中的numpy.accumulate()方法。對於多維陣列，累加僅沿一個軸應用：
新增累加：沿軸1（列）累加：
print("
Add accumulate...
",np.add.accumulate(arr, 1))
乘法累加：
print("
Multiply accumulate...
",np.multiply.accumulate(arr, 1))示例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# 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 2d array
# The numpy.eye() returns a 2-D array with 1’s as the diagonal and 0’s elsewhere.
arr = np.eye(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 Accumulate the result of applying the operator to all elements, use the numpy.accumulate() method in Python Numpy
# For a multi-dimensional array, accumulate is applied along only one axis
# Add accumulate
# Accumulate along axis 1 (columns)
# Add accumulate
print("
Add accumulate...
",np.add.accumulate(arr, 1))
# Multiply accumulate
print("
Multiply accumulate...
",np.multiply.accumulate(arr, 1))輸出
Array... [[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]] Our Array type... float64 Our Array Dimensions... 2 Add accumulate... [[1. 1. 1.] [0. 1. 1.] [0. 0. 1.]] Multiply accumulate... [[1. 0. 0.] [0. 0. 0.] [0. 0. 0.]]
更新於：2022年2月5日
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