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法律研究在 Numpy 中沿指定軸減少多維陣列
要減少多維陣列，請在 Python Numpy 中使用 **np.ufunc.reduce()** 方法。這裡，我們使用 **multiply.reduce()** 將其減少到元素的乘積。軸是使用“axis”引數設定的。執行約簡的軸或軸
**numpy.ufunc** 具有對整個陣列逐元素操作的功能。ufunc是用 C（為了速度）編寫的，並透過 NumPy 的 ufunc 功能連結到 Python。通用函式（或簡稱 ufunc）是在逐元素方式操作 ndarrays 的函式，支援陣列廣播、型別轉換和幾個其他標準功能。也就是說，ufunc 是一個“向量化”的函式包裝器，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
建立一個多維陣列 -
arr = np.arange(27).reshape((3,3,3))
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)要減少多維陣列，請在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。這裡，我們使用 multiply.reduce() 將其減少到元素的乘積。軸是使用“axis”引數設定的。執行約簡的軸或軸 -
print("
Result (multiplication)...
",np.multiply.reduce(arr, axis = 0))要減少多維陣列，請在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。這裡，我們使用 add.reduce() 將其減少到元素的加和。軸是使用“axis”引數設定的。執行約簡的軸或軸 -
print("
Result (addition)...
",np.add.reduce(arr, axis = 0))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
print("
Result (multiplication)...
",np.multiply.reduce(arr, axis = 0))
# 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
print("
Result (addition)...
",np.add.reduce(arr, axis = 0))輸出
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)... [[ 0 190 440] [ 756 1144 1610] [2160 2800 3536]] Result (addition)... [[27 30 33] [36 39 42] [45 48 51]]
更新於: 2022-02-07
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