在 Numpy 中通过添加所有元素来减少数组的维度
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/3 5:37:17
要将数组的维度减少一，请使用 Python Numpy 中的 np.ufunc.reduce() 方法。这里我们使用了 add.reduce() 将其减少为所有元素的相加。
numpy.ufunc 包含对整个数组逐个元素进行操作的函数。这些 ufunc 是用 C 语言编写的(为了提高速度)，并通过 NumPy 的 ufunc 功能链接到 Python 中。通用函数(简称 ufunc)是一种以逐个元素的方式对 ndarray 进行操作的函数，支持数组广播、类型转换和其他一些标准功能。也就是说，ufunc 是一个"矢量化的"一个函数的包装器，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([11, 31, 42, 56, 61, 70, 77, 92])
显示数组 −
print("数组...
", arr)
获取数组的类型 −
print("
我们的数组类型...
", arr.dtype)
获取数组的维度 −
print("
我们的数组维度...
",arr.ndim)
获取数组的形状 −
print("
我们的数组形状...
",arr.shape)
获取数组元素数量 −
print("
元素数量...
",arr.size)
要将数组的维度减少一，请使用 Python Numpy 中的 np.ufunc.reduce() 方法。这里我们使用 add.reduce() 将其减少为所有元素的加法。−
print("
结果(加法)...
",np.add.reduce(arr))
示例
import numpy as np
# numpy.ufunc 函数可以对整个数组逐个元素进行操作。
# ufunc 函数用 C 语言编写(为了提高速度)，并通过 NumPy 的 ufunc 功能链接到 Python。
# 创建一维数组
arr = np.array([11, 31, 42, 56, 61, 70, 77, 92])
# 显示数组
print("数组...
", arr)
# 获取数组的类型
print("
我们的数组类型...
", arr.dtype)
# 获取数组的维度
print("
我们的数组维度...
",arr.ndim)
# 获取数组的形状
print("
我们的数组形状...
",arr.shape)
# 获取数组元素的数量
print("
元素数量...
",arr.size)
# 要将数组的维度减少一，请使用 Python Numpy 中的 np.ufunc.reduce() 方法
# 这里，我们使用 add.reduce() 将其减少为所有元素的加法
print("
结果(加法)...
",np.add.reduce(arr))
输出
数组... [11 31 42 56 61 70 77 92] 我们的数组类型... int64 我们的数组维度... 1 我们的数组形状... (8,) 元素数量... 8 结果(加法)... 440
