方法
ufunc.
reduceat
在单个轴上使用指定切片执行(本地)缩减。
因为我在 range(len(indices)) , reduceat 计算 ufunc.reduce(array[indices[i]:indices[i+1]]) ,它成为第i个广义“行”,与 axis 在最终结果中(例如,在二维数组中,如果 axis = 0 它成为第i排,但是如果 axis = 1 ,它成为第i列)。有三个例外:
range(len(indices))
ufunc.reduce(array[indices[i]:indices[i+1]])
什么时候? i = len(indices) - 1 (最后一个索引也是如此) indices[i+1] = array.shape[axis] .
i = len(indices) - 1
indices[i+1] = array.shape[axis]
如果 indices[i] >= indices[i + 1] ,第i个广义“行”是简单的 array[indices[i]] .
indices[i] >= indices[i + 1]
array[indices[i]]
如果 indices[i] >= len(array) 或 indices[i] < 0 ,引发错误。
indices[i] >= len(array)
indices[i] < 0
输出的形状取决于 indices ,并且可能大于 array (如果 len(indices) > array.shape[axis] )
indices
array
len(indices) > array.shape[axis]
要执行的数组。
成对索引,逗号分隔(不是冒号),指定要减少的切片。
应用减速器的轴。
用于表示中间结果的类型。如果提供了输出数组,则默认为输出数组的数据类型;如果没有提供输出数组,则默认为输入数组的数据类型。
存储结果的位置。如果未提供或没有,则返回新分配的数组。为了与 ufunc.__call__ ,如果作为关键字提供,则可以将其包装在一个1元素元组中。
ufunc.__call__
在 1.13.0 版更改: 关键字参数允许使用元组。
减少的值。如果 out 供应, r 是指 out .
笔记
描述性示例:
如果 array 是一维的,函数 ufunc.accumulate(array) 是一样的 ufunc.reduceat(array, indices)[::2] 在哪里? indices 是 range(len(array) - 1) 在每个其他元素中放置零: indices = zeros(2 * len(array) - 1) , indices[1::2] = range(1, len(array)) .
ufunc.reduceat(array, indices)[::2]
range(len(array) - 1)
indices = zeros(2 * len(array) - 1)
indices[1::2] = range(1, len(array))
不要被这个属性的名称愚弄: reduceat(array) 不一定小于 array .
实例
取四个连续值的连续和:
>>> np.add.reduceat(np.arange(8),[0,4, 1,5, 2,6, 3,7])[::2] array([ 6, 10, 14, 18])
二维实例:
>>> x = np.linspace(0, 15, 16).reshape(4,4) >>> x array([[ 0., 1., 2., 3.], [ 4., 5., 6., 7.], [ 8., 9., 10., 11.], [12., 13., 14., 15.]])
# reduce such that the result has the following five rows: # [row1 + row2 + row3] # [row4] # [row2] # [row3] # [row1 + row2 + row3 + row4]
>>> np.add.reduceat(x, [0, 3, 1, 2, 0]) array([[12., 15., 18., 21.], [12., 13., 14., 15.], [ 4., 5., 6., 7.], [ 8., 9., 10., 11.], [24., 28., 32., 36.]])
# reduce such that result has the following two columns: # [col1 * col2 * col3, col4]
>>> np.multiply.reduceat(x, [0, 3], 1) array([[ 0., 3.], [ 120., 7.], [ 720., 11.], [2184., 15.]])