ЧТО ЗНАЧИТ NUMPY REDUCEAT В PYTHON

Общая функциональность

Как указано в документации,

, что означает, что программаducat просматривает все индексы в заданном списке, а затем разрезает массив на части, выполняя над ним заданную функцию ufunc (здесь он добавляет числа).

Восходящие индексы

Возник вопрос, что происходит, когда у нас нет восходящих или нисходящих индексов. Принцип работает тот же и проложит путь к исходному примеру в вопросе. Возьмем такой пример:

что означает, что мы получаем просто один элемент, т.е. 4. После этого снова продолжаем как в первом случае и суммируем 4 элемента, затем снова даем один ряд = один элемент, 5 и т.д.

Почему [

Вы не спрашивали, но я думаю, что упоминание об этом тоже работает (так как вначале я тоже боролся с этим).

То, что делает это ужасное существо, — то же самое, что описано выше. Во-первых, он принимает индексы (строки!) от i=0 до i+1=3, то есть

суммирует их и помещает в первую строку (можете проверить). Потом попадает в прыжок, следовательно получается просто ряд, а именно 4-й ряд. Затем он дает вам сумму строк 1:2, которая является только второй строкой, поэтому вы получаете ее. Затем происходит еще один переход от i=2 к i+1=0, который снова составляет всего одну строку, в данном случае третью. Наконец, он дает сумму всех строк с момента перехода от
0 до конца.

Я не буду останавливаться на столбцах (ось=1), поскольку они абсолютно одинаковы. Надеюсь, поможет.

В этом уроке Python мы узнаем, как добавлять массивы NumPy в Python. С помощью функции добавления Python NumPy мы рассмотрим эти темы.

Если вы новичок в NumPy, проверьте Python Numpy , чтобы узнать, как использовать Python NumPy.

Давайте посмотрим на синтаксис и поймем работу функции python numpy.add()

numpy.add
(
х1,
х2,
/,
выход = Нет,
*,
где = Истина,
кастинг = ‘same_kind’,
заказ = ‘К’,
дтип=Нет,
субок = Правда
)

Давайте рассмотрим пример и поймем, как добавлять элементы в массив numpy с помощью функции numpy.add() в Python

В приведенном выше коде функция numpy.add() добавляет элементы «массива 1» в другой массив numpy «array2». Как только вы напечатаете «результат», на выходе отобразятся добавляемые элементы в массив.

Также проверьте: Python NumPy Divide

Python numpy добавить элемент в массив

Вот синтаксис функции numpy.insert()

numpy.insert
(
обр,
объект,
ценности,
ось = нет
)

Давайте рассмотрим пример и разберемся в работе функции numpy.insert() в Python

.

В приведенном выше коде мы импортировали библиотеку numpy, а затем определили массив numpy с помощью функции np.array(). При использовании функции numpy.insert() мы вставили имя массива «new_arr» и номер индекса «2», который указывает, куда необходимо вставить значение, а «78» представляет значение, которое нужно вставить.

Python numpy добавляет элемент в массив

Прочтите: различия Python NumPy

Python numpy добавить столбец в массив

Вот синтаксис функции Python numpy.insert()

Давайте рассмотрим пример и проверим, как добавить новый столбец в массив Numpy Python

Python numpy добавляет столбец в массив

Мы также можем добавить новый столбец в массив, используя функцию numpy.append(). Но мы уже рассматривали эту тему в статье о Python numpy Append(). Вы можете легко проверить решение по теме добавления столбца Python numpy.

Python numpy добавить измерение

Давайте посмотрим на синтаксис и поймем работу функции numpy.expand_dims()

numpy.expand
(
а,
ось
)

Давайте возьмем пример и проверим, как добавить измерение в массив NumPy Python

В приведенном выше коде мы импортировали библиотеку numpy, а затем создали массив с помощью функции np.array(). После этого мы применили функцию np.expand_dims() и внутри этой функции назначили ось в качестве аргумента.

Вы можете посмотреть на скриншот ниже

.

Python numpy добавить измерение

Как вы можете видеть на снимке экрана, на выходе отображается новое измерение.

Прочтите: Python NumPy argsort

Python numpy добавить два массива

Вот синтаксис функции Python numpy.add()

В приведенном выше коде мы использовали функцию numpy.add() и присваивали массивы в качестве аргумента. Как только вы напечатаете «результат», на выходе будут отображены вновь добавленные элементы в массиве.

Python numpy добавляет два массива

Прочтите: Индексирование Python NumPy

Python numpy добавить строку в массив

Давайте посмотрим на синтаксис и поймем работу функции numpy.vstack()

numpy.vstack
(
туп
)

Примечание. Он состоит только из одного параметра «tup», который представляет входные массивы.

Давайте возьмем пример и проверим, как добавить строку в массив Python NumPy с помощью функции np.vstack()

.

В приведенной выше программе мы добавили один массив вертикально. Сначала мы импортировали библиотеку numpy, а затем инициализировали массив с помощью функции np.array(). После этого с помощью функции np.vstack() мы добавили в него одномерный массив add_row. Как только вы напечатаете «результат», на выходе отобразятся новые элементы массива.

Python numpy добавить строку в массив

Прочтите: Python Numpy не найден – как исправить

Python numpy добавить несколько массивов

Давайте возьмем пример и проверим, как добавить несколько массивов в Python

Python numpy добавить несколько массивов

Читать: Удаление Python NumPy

Python numpy добавить элемент в список

Вот синтаксис функции list.append()

список.добавить
(
элемент
)

Давайте посмотрим на пример и поймем работу функции list.append()

Python numpy добавить элемент в список

Также проверьте: Минимальное руководство по Python NumPy

Python numpy добавляет элемент в начало

Python numpy добавляет элемент в начало

Как вы можете видеть на снимке экрана, на выходе отображается элемент, расположенный в начале массива.

Читать: Стек Python NumPy

Питон нп. добавлять. уменьшить

Вот синтаксис функции Python numpy.ufunc.reduce()

Давайте рассмотрим пример и поймем работу функции numpy.ufunc.reduce(). В этом примере мы собираемся использовать универсальную функцию добавления

.

В приведенной выше программе мы создали массив с помощью функции np.array(). После этого мы объявили переменные «result1» и «result2». Теперь мы назначили универсальную функцию np.add.reduce() и внутри этой функции назначили массив вместе с осью = 0,1. Как только вы напечатаете «результат1» и «результат2», на выходе отобразится уменьшенный массив в соответствии с условием.

Python np добавить сокращение

Читать: Факториал Python Numpy

Числовая сумма квадратов Python

В приведенной выше программе мы использовали функцию np.sum() и внутри этой функции мы назначили массив вместе с осью в качестве аргумента. Теперь мы использовали метод new_arr**2, который представляет квадрат всех элементов

.

Числовая сумма квадратов Python

Читать: раунд Python NumPy

Давайте посмотрим на синтаксис и поймем работу функции np.ufunc.at()

ufunc.at
(
а,
индексы,
б=Нет,
/
)

В приведенном выше коде мы импортировали библиотеку numpy, а затем создали массив с помощью функции np.array(). Теперь наша задача — сложить 2 последних элемента с первыми 2 элементами. Для выполнения этой задачи мы использовали функцию np.add.at().

Внутри этой функции мы задали массив вместе с номером индекса, который представляет, какие элементы мы хотим увеличить в массиве.

Python np добавить в

Читать: Уникальный Python Numpy

Питон нп. savetxt добавить

Вот синтаксис функции numpy.savext()

numpy.savext
(
имя,
ИКС,
fmt=’%.18e’,
разделитель = ‘ ‘,
новая строка=’
‘,
заголовок = ‘ ‘,
нижний колонтитул = ‘ ‘,
комментарии = ‘#’,
кодировка = Нет
)

Давайте рассмотрим пример и разберемся в работе функции numpy.savext()

.

Python np savetxt, добавление

Скриншот файла CSV

Python np savetxt добавить CSV

Читать: Типы данных Python NumPy

Python добавляет массив numpy в словарь

Вот синтаксис функции zip() словаря Python

В приведенном выше примере мы определили два массива numpy с помощью функции np.array(), и нам нужно добавить эти массивы в словарь. Первый массив будет считаться ключом словаря, а элементы второго массива — значениями. После этого мы объявили переменную result и назначили функцию zip() для возврата итератора.

Python добавляет массив numpy в словарь

Читать: 2d-массив Python NumPy

Python добавляет массив numpy в фрейм данных

Давайте посмотрим на синтаксис и поймем работу метода Pandas.dataframe()

pandas.dataframe
(
данные = Нет,
индекс = Нет,
столбцы = нет,
дтип=Нет,
копировать = Нет
)

В приведенном выше коде мы импортировали библиотеки numpy и pandas, а затем инициализировали массив. Теперь, используя функцию pd.dataframe(), мы можем легко добавлять массивы numpy в dataframe.

Python добавляет массив numpy в фрейм данных

Читать: 3D-массив Python NumPy

Python numpy добавляет гауссов шум

Вот синтаксис функции numpy.random.normal()

случайный.нормальный
(
лок=0,0,
масштаб=1,0,
размер = нет
)

импортировать numpy как np

новый_массив = np.random.normal(1,2,50)
print(«Добавление гауссова шума:»,new_array)

Python numpy добавляет гауссов шум

В этом уроке по Python мы узнали, как добавлять массивы NumPy в Python. С помощью функции добавления Python NumPy мы рассмотрим эти темы.

, , , , , , #

Уменьшает размерность на единицу, применяя ufunc вдоль одной оси.

# op = ufunc

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

arrayМассив для воздействия.axisNone или int или кортеж целых чисел, необязательныйAxis или оси, вдоль которых выполняется сокращение.
По умолчанию (ось = 0) выполняется сокращение в течение первого
размерность входного массива. ось может быть отрицательной, в
в этом случае отсчет ведется от последней до первой оси. Новое в версии 1.7.0. Если установлено значение «Нет», сокращение выполняется по всем осям.
Если это кортеж целых чисел, сокращение выполняется для нескольких
оси вместо одной оси или всех осей, как раньше. Для операций, которые либо некоммутативны, либо неассоциативны,
выполнение сокращения по нескольким осям не является четко определенным.
ufuncs в настоящее время не вызывает исключение в этом случае, но будет
скорее всего, сделайте это в коде будущего.dtypedata-type, необязательныйТип, используемый для представления промежуточных результатов. По умолчанию
к типу данных выходного массива, если он предусмотрен, или
тип данных входного массива, если выходной массив не указан. outndarray, None или кортеж из ndarray и None, необязательноМестоположение, в котором сохраняется результат. Если не указано или нет,
возвращается только что выделенный массив. Для согласованности с
, если указано как ключевое слово, оно может быть заключено в
1-элементный кортеж. Изменено в версии 1.13.0: Для ключевого слова аргумент аргумент.keepdims разрешены кортежи. Если для этого параметра установлено значение «Истина», уменьшенные оси остаются.
в результате как размеры с размером один. С помощью этой опции
результат будет транслироваться правильно по сравнению с оригиналом. Новое в версии 1.7.0.initialЗначение, с которого начать сокращение.
Если ufunc не имеет идентификатора или тип dtype является объектом, это значение по умолчанию
значение None — в противном случае по умолчанию используется значение ufunc.identity.
Если задано, используется первый элемент сокращения,
и выдается ошибка, если сокращение пусто. Новое в версии 1.15.0.wherearray_like of bool, необязательный Логический массив, который передается в соответствии с размерами.
из и выбирает элементы для включения в сокращение. Примечание
что для таких ufuncs нет идентичности
определено, нужно также передать . Новое в версии 1.17.0.

rУменьшенный массив. Если out был указан, r является ссылкой на него.

Пример многомерного массива:

# подтверждение: значение оси по умолчанию равно 0

Вы можете использовать аргумент ключевого слова для инициализации сокращения.
с другим значением и выбрать определенные элементы для включения:

Позволяет сокращать пустые массивы там, где они обычно терпят неудачу, т.е.
для ufuncs без идентификатора.

Обратная трассировка (последний вызов):

: массив нулевого размера до минимума операции сокращения, который не имеет идентификатора

ufunc ожидает набор скаляров на входе и выдает набор скаляров на выходе. Универсальный
Функции могут быть связаны с математическими аспектами, такими как сложение, вычитание, деление, умножение и тому подобное.

Методы для numpy. добавить

На самом деле, универсальные функции — это не функции, а объекты, представляющие функции. Здесь мы берем функцию — add, они имеют два входных параметра и возвращают один выходной параметр (несоответствие сигнатуры ufunc приведет к ошибке ValueError. Следовательно, это будет работать только для двоичных универсальных функций).

Четыре метода добавления:

В этом уроке мы подробно рассмотрим каждую из вышеперечисленных функций.

Нампи. уфунк. уменьшить()

Данный входной массив сокращается путем рекурсивного применения универсальной функции вдоль указанной оси к последовательным элементам.
Примечание: add.reduce() эквивалентен sum()

.

Синтаксис: ufunc.reduce(a, axis=0, dtype=None, out=None, Keepdims=False, Initial=, где=True)

Параметры:
a(array_like): массив, над которым происходит обработка.
axis(None или int или кортеж целых чисел, необязательно): ось или оси, вдоль которых выполняется сокращение. По умолчанию используется (ось = 0). Ось может быть отрицательной, если она ведет отсчет в обратном направлении. Нет, уменьшение выполняется по всем осям. Кортеж целых чисел, сокращение выполняется по нескольким осям.
dtype(код типа данных, необязательно): тип, используемый для представления промежуточных результатов.
out(ndarray, None или кортеж из ndarray и None, необязательно): расположение, в котором сохраняется результат. Если значение не указано или отсутствует, возвращается только что выделенный массив.
Keepdims(bool, необязательный): Если для этого параметра установлено значение True, уменьшенные оси остаются в результате как размеры с размером один.
начальный(скалярный, необязательный): значение, с которого следует начать сокращение.
где(array_like of bool, необязательный): логический массив, который транслируется в соответствии с размерами a и выбирает элементы для включения в сокращение.

Возврат:
р : ндаррай

а = np.arange

b = np.add.reduce(a, dtype = int, axis = 0)

Нампи. уфунк. накапливать()

Он сохраняет промежуточные результаты в массиве и возвращает его. Результат в случае функции add эквивалентен вызову функции cumsum.

Синтаксис: ufunc.accumulate(array, axis=0, dtype=None, out=None)

Параметры:
array(array_like): Массив, над которым нужно действовать.
axis(int, необязательный): ось, вдоль которой применяется накопление; по умолчанию — ноль.
dtype(код типа данных, необязательно): тип данных, используемый для представления промежуточных результатов. По умолчанию используется тип данных выходного массива, если он указан, или тип данных входного массива, если выходной массив не указан.
out(ndarray, необязательно): место, в котором сохраняется результат. Если не указано иное, возвращается только что выделенный массив.

c = np.add.accumulate(a, axis = 0, dtype = float)

Нампи. уфунк. внешний()

«Внешний» метод возвращает массив, имеющий ранг, который представляет собой сумму рангов двух входных массивов. Метод применяется ко всем возможным парам элементов входного массива.

Синтаксис: ufunc.outer(A, B, **kwargs)

Параметры:
A(array_like): первый массив
B(array_like): второй массив.
kwargs(any): аргументы для передачи в ufunc.

a = np.arange

.reshape(2,2)

b = np.arange

z = np.add.outer(b, a)

Нампи. уфунк. уменьшить()

Методу «reduceat()» требуются в качестве аргументов входной массив и список индексов. Метод редуктора() выполняет пошаговые процедуры для выполнения своей работы. Будем искать его действие по четырем шагам.

а = np.arange

ШАГ-1
Это касается индексов 1 и 4. Этот шаг приводит к сокращению работы элементов массива между индексами 1 и 4.

Результат ШАГА-I — 6

ШАГ-2
Второй шаг касается индексов 4 и 2. Поскольку 2 меньше 4, возвращается элемент массива с индексом 4:

Результат ШАГА-II — 4

ШАГ-3
Третий шаг касается индексов 2 и 8. Этот шаг приводит к операции сокращения элементов массива между индексами 2 и 8:

Результат ШАГА-III – 27

ШАГ-4
Четвертый шаг касается индекса 8. Этот шаг приводит к операции сокращения элементов массива от индекса 8 до конца массива:

Результат шага IV: 8

Пройдя все эти шаги, мы получим результат «numpy.add.reduceat».

Готовитесь ли вы к своему первому собеседованию или стремитесь повысить свою квалификацию в этой постоянно развивающейся технологической среде, курсы GeeksforGeeks — ваш ключ к успеху. Мы предоставляем контент высочайшего качества по доступным ценам, и все это направлено на ускорение вашего роста в установленные сроки. Присоединяйтесь к миллионам людей, которым мы уже предоставили полномочия, и мы здесь, чтобы сделать то же самое для вас. Не пропустите — посмотрите прямо сейчас!

Я изучаю пакет numpy и нашел этот пример кода:

Чего я не могу понять, так это точечной записи:

в отличие, например, от

Я понимаю, что такое добавление и уменьшение, но что такое добавление? Что такое уменьшить?

24 золотых знака49 серебряных знаков55 бронзовых знаков

спросил 26 авг. 2018 в 9:53

«Сокращение» — это общая концепция, и я нашел достойное определение по адресу https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.reduce

.

Примените функцию двух аргументов кумулятивно к элементам последовательности слева направо, чтобы свести последовательность к одному значению.

Редукция ufunc Numpy задокументирована по адресу https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ufunc.reduce.html

Уменьшает размер a на единицу, применяя ufunc вдоль одной оси.

np.add(x, y) по сути представляет собой x + y. np.add.reduce(a, axis=0) по сути представляет собой np.sum(a, axis=0).

ответил 26 авг. 2018 в 10:13

2 золотых знака24 серебряных знака31 бронзовый знак

Методы универсальной функции(часть-2)|Урок по Python

Прежде чем приступить к этой статье, я бы посоветовал вам прочитать часть 1, чтобы вы знали основы ufunc. В этой статье вы кратко изучите только методы ufuncs с примерами кода.

Существует четыре метода ufuncs, и эти методы имеют смысл для скалярных ufuncs, которые принимают только два входных аргумента и возвращают один выходной аргумент. Если вы попытаетесь вызвать эти методы в других функциях, возникнет ошибка ValueError. Методы ufuncs перечислены ниже.

Этот метод уменьшает размер a на единицу, применяя ufunc вдоль одной оси.

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

а: входной массив

Ось

: это может быть «Нет» или кортеж целых чисел, необязательно. Ось по умолчанию = 0, т. е. она выполняет сокращение первого измерения входного массива. Оно также может быть отрицательным, и в этом случае отсчет ведется от последней до первой оси.

Если ось=Нет: уменьшение общих осей

Если кортеж целых чисел: сокращение по нескольким осям.

dtype: необязательно, тип данных

Используется для представления промежуточных результатов. По умолчанию используется выходной массив, если он предусмотрен, в противном случае — входной массив.

выход: выходной массив, опционально

Если не указано, возвращается только что выделенный массив

keepdims: bool, необязательно

Если установлено значение True, уменьшенные оси остаются в результате как измерения с размером один. При использовании этой опции результат корректно транслируется по сравнению с исходным массивом.

#Код, демонстрирующий работу метода сокращения() с одномерным массивом.

#Код, демонстрирующий работу метода уменьшения() с многомерным массивом.

Этот метод аккумулирует результат применения оператора ко всем элементам.

ufunc.accumulate(a, axis=0, dtype=None, out=None)

Ось

: Может быть целым числом, необязательно. По умолчанию — ноль, он определяет ось, по которой будет выполняться накопление.

Если не указано, возвращается только что выделенный массив.

Возвращает: ‘r’ ndarrays с накопленными значениями.

#Код, демонстрирующий работу метода накопления() с одномерным массивом.

#Код, демонстрирующий работу метода накопления() с многомерным массивом.

Этот метод выполняет сокращение заданных срезов по одной оси.

ufunc.reduceate(a, indexs, axis=0,dtype=None,out=None)

Ось

: Может быть целым числом, необязательно. По умолчанию — ноль, он определяет ось, по которой будет выполняться приведение.

Возвращает: ‘r’ ndarrays с уменьшенными значениями.

Пояснение: функция «reducat()» многократно применяется к методу «reduce()» к массиву, показанному ниже:

# и добавляет результат каждого шага в список и печатает окончательный результат.

Этот метод применяет оператор ufunc ко всем парам (a,b) с «a» в массиве1 и b в массиве2.

ufunc.outer(a, b ,**kwargs)

a: первый входной массив или array_like.

b: второй входной массив или array_like.

kwargs: любой аргумент для передачи в ufunc, т.е. dtype или out.

#код, демонстрирующий работу ufunc.outer() с одномерным массивом.

#код, демонстрирующий работу ufunc.outer() с многомерным массивом.

Этот метод выполняет операцию без буферизации на месте над операндом «a» для элементов, указанных индексами.

ufunc.at(a, индексы, b=Нет)

a: массив для работы.

индексы: массив или кортеж

b: второй операнд для ufuncs, требующих два операнда

#устанавливаем отрицательные значения элементов 1 и 3:

#умножить элементы 1 и 3 на второй операнд 10

В чем разница между np.sum и np.add.reduce?
Хотя документы вполне ясны:

Кажется, что производительность этих двух методов совершенно различна: для относительно небольших размеров массива add.reduce работает примерно в два раза быстрее.

$ python -mtimeit -s»import numpy как np; a = np.random.rand(100); summ=np.sum» «summ(a)»
100 000 циклов, лучший из 3: 2,11 мкс на цикл
$ python -mtimeit -s»import numpy как np; a = np.random.rand(100); summ=np.add.reduce» «summ(a)»
1000000 циклов, лучший из 3: 0,81 мкс на цикл

$ python -mtimeit -s»import numpy как np; a = np.random.rand(1000); summ=np.sum» «summ(a)»
100 000 циклов, лучший из 3: 2,78 мкс на цикл
$ python -mtimeit -s»import numpy как np; a = np.random.rand(1000); summ=np.add.reduce» «summ(a)»
1000000 циклов, лучший из 3: 1,5 мкс на цикл

Для массивов большего размера разница, кажется, исчезает:

$ python -mtimeit -s»import numpy как np; a = np.random.rand(10000); summ=np.sum» «summ(a)»
100 000 циклов, лучший из 3: 10,7 мкс на цикл
$ python -mtimeit -s»import numpy как np; a = np.random.rand(10000); summ=np.add.reduce» «summ(a)»
100 000 циклов, лучший из 3: 9,2 мкс на цикл

спросил 7 мая 2013 в 13:17

Короткий ответ: когда аргумент представляет собой цифровой массив, np.sum в конечном итоге вызывает add.reduce для выполнения работы. Из-за накладных расходов на обработку аргумента и отправку в add.reduce np.sum работает медленнее.

Более длинный ответ:
np.sum определен в numpy/core/fromnumeric.py. В определении np.sum вы будете
увидите, что работа передается _methods._sum. Эта функция в _methods.py выглядит просто:

def _sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, Keepdims=False):
return um.add.reduce(a, axis=axis, dtype=dtype,
out=выключено, keepdims=keepdims)

um ​​— это модуль, в котором определяется add ufunc.

ответил 7 мая 2013 в 14:13

19 золотых знаков196 серебряных знаков215 бронзовых знаков

На самом деле есть одно отличие, которое может вас уязвить, если вы будете слепо рефакторить от одного к другому:

Значения осей по умолчанию другие!

ответил 30 янв. 2018 в 7:37

3 золотых знака58 серебряных знаков99 бронзовых знаков

Если ответить на вопрос в заголовке просто: При работе с матрицами
вы обнаружите важное различие между этими двумя функциями:

np.sum (без указания оси) вернет сумму всех элементов матрицы.

np.add.reduce (без указания оси) вернет сумму по оси = 0.
То есть add.reduce(a) эквивалентен sum(a, axis=0)

.

Однако оба вернут одно и то же, если вы укажете ось.
Я публикую это как ответ, потому что у меня недостаточно представителей для комментариев.

2 золотых знака22 серебряных знака24 бронзовых знака

ответил 9 июля 2021 в 8:11

Это то же самое, что

ответил 2 апр. 2022 в 17:36

2 серебряных знака10 бронзовых знаков