numpy.ufunc.reduce

ufunc.reduce(a, axis=0, dtype=None, out=None, keepdims=False)

Сводит размерность a на одну, применяя ufunc вдоль одной оси.

Пусть . Тогда = результат итерации j по , кумулятивно применяя ufunc к каждому . Для одномерного массива reduce производит результаты, эквивалентные:

r = op.identity # op = ufunc
for i in range(len(A)):
  r = op(r, A[i])
return r

Например, add.reduce() эквивалентно sum().

Параметры:

a : array_like Массив, на котором выполняется действие. axis : None или int или кортеж из целых чисел, необязательно Ось или оси, по которым выполняется сокращение. По умолчанию (axis = 0) выполняется сокращение по первой размерности входного массива. axis может быть отрицательным, в этом случае он считает от последней к первой оси. Добавлена в версии 1.7.0. Если это None, выполняется сокращение по всем осям. Если это кортеж из целых чисел, сокращение выполняется по нескольким осям, а не по одной оси или всем осям, как раньше. Для операций, которые являются либо не коммутативными, либо не ассоциативными, выполнение сокращения по нескольким осям не определено. В настоящее время ufuncs не генерируют исключение в этом случае, но, вероятно, будут делать это в будущем. dtype : код типа данных, необязательно Тип, используемый для представления промежуточных результатов. По умолчанию - тип данных выходного массива, если он предоставлен, или тип данных входного массива, если выходной массив не предоставлен. out : ndarray, None или кортеж из ndarray и None, необязательно Расположение, в которое сохраняется результат. Если не предоставлено или None, возвращается свежевыделенный массив. Для согласованности с ufunc.__call__, если задано в качестве ключевого слова, это может быть обернуто в кортеж из 1 элемента. Изменено в версии 1.13.0: Разрешены кортежи для ключевого аргумента. keepdims : bool, необязательно Если это установлено в True, оси, которые сокращаются, остаются в результате в качестве размерностей с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться по отношению к исходному arr. Добавлена в версии 1.7.0.

Возвращает:

r : ndarray Сокращенный массив. Если out был предоставлен, r является ссылкой на него.

Примеры

>>> np.multiply.reduce([2,3,5])
30

Пример с многомерным массивом:

>>> X = np.arange(8).reshape((2,2,2))
>>> X
array([[[0, 1],
        [2, 3]],
       [[4, 5],
        [6, 7]]])
>>> np.add.reduce(X, 0)
array([[ 4,  6],
       [ 8, 10]])
>>> np.add.reduce(X) # confirm: default axis value is 0
array([[ 4,  6],
       [ 8, 10]])
>>> np.add.reduce(X, 1)
array([[ 2,  4],
       [10, 12]])
>>> np.add.reduce(X, 2)
array([[ 1,  5],
       [ 9, 13]])