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法學研究使用Numpy減少陣列維度，透過新增元素，但用不同的值初始化縮減
要將陣列的維度減少一個，可以使用Python Numpy中的**np.ufunc.reduce()**方法。這裡，我們使用**add.reduce()**將其縮減為所有元素的總和。要使用不同的值初始化縮減，可以使用“**initials**”引數。通用函式（簡稱ufunc）是在逐元素的基礎上對ndarray進行運算的函式，支援陣列廣播、型別轉換以及其他一些標準特性。也就是說，ufunc是對一個函式的“向量化”封裝，該函式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
建立一個一維陣列：
arr = np.array([7, 14, 21, 28, 35])
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)要將陣列的維度減少一個，可以使用Python Numpy中的np.ufunc.reduce()方法。這裡，我們使用add.reduce()將其縮減為所有元素的總和。要使用不同的值初始化縮減，可以使用“initials”引數：
print("
Result (addition)...
",np.add.reduce(arr, initial = 99))
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 add.reduce() to reduce it to the addition of all the elements
# To initialize the reduction with a different value, use the "initials" parameter
print("
Result (addition)...
",np.add.reduce(arr, initial = 99))輸出
Array... [ 7 14 21 28 35] Our Array type... int64 Our Array Dimensions... 1 Result (addition)... 204
更新於：2022年2月8日
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