РЕПЕТИТОР математика физика информатика
Для школьников и студентов. Подтягивание пробелов. ЦЭ, ЦТ, ОГЭ, ЕГЭ.
Идет набор на ЛЕТО. Жмите для подробностей:)
465 of 541 menu

Метод reduce

Метод reduce класса ufunc последовательно применяет операцию к элементам массива, накапливая результат. Для бинарных операций, таких как сложение или умножение, он сводит массив к одному значению, аналогично встроенной функции functools.reduce. Первым параметром метод принимает массив, вторым - ось, вдоль которой выполняется свёртка, а также поддерживает дополнительные параметры для управления типом данных и начальным значением.

Синтаксис

ufunc.reduce(array, axis=0, dtype=None, out=None, keepdims=False, initial=<no value>, where=True)

Пример

Давайте вычислим сумму всех элементов одномерного массива с помощью метода reduce унарной функции add:

import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) res = np.add.reduce(arr) print(res)

Результат выполнения кода:

15

Пример

Давайте вычислим произведение всех элементов массива с помощью метода reduce функции multiply:

import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) res = np.multiply.reduce(arr) print(res)

Результат выполнения кода:

120

Пример

Давайте выполним операцию логического И для всех элементов массива с помощью метода reduce функции logical_and:

import numpy as np arr = np.array([True, True, False, True]) res = np.logical_and.reduce(arr) print(res)

Результат выполнения кода:

False

Пример

Давайте применим метод reduce функции maximum для нахождения максимального значения в двумерном массиве вдоль оси 1:

import numpy as np arr = np.array([[1, 6, 3], [8, 2, 5], [4, 9, 7]]) res = np.maximum.reduce(arr, axis=1) print(res)

Результат выполнения кода:

[6 8 9]

Пример

Давайте используем параметр initial для задания начального значения при выполнении операции вычитания:

import numpy as np arr = np.array([10, 2, 3]) res = np.subtract.reduce(arr, initial=100) print(res)

Результат выполнения кода:

85

Пример

Давайте выполним свёртку массива с помощью битовой операции XOR, используя метод reduce функции bitwise_xor:

import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4]) res = np.bitwise_xor.reduce(arr) print(res)

Результат выполнения кода:

4

Смотрите также

  • метод accumulate,
    который сохраняет все промежуточные результаты свёртки
  • метод outer,
    который применяет операцию ко всем парам элементов двух массивов
  • метод at,
    который выполняет операцию над элементами массива по указанным индексам
  • атрибут identity,
    который возвращает нейтральный элемент для операции
Мы используем cookie для работы сайта, аналитики и персонализации. Обработка данных происходит согласно Политике конфиденциальности.
принять все настроить отклонить