python numpy模块 universal functon reduce() 函数用法

这里简单地介绍一下numpy模块中地reduce()函数的用法.
代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np


class Debug:
    def __init__(self):
        self.array1 = np.array([1, 2, 3, 4])
        self.array2 = np.array([5, 6, 7, 8])
        self.array3 = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])

    def mainProgram(self):
        result = np.add(self.array1, self.array2)
        print("The value of result is: ")
        print(result)
        result1 = np.add.reduce(self.array3, axis=0)
        print("The value of result1 is: ")
        print(result1)
        result2 = np.add.reduce(self.array3, axis=1)
        print("The value of result2 is: ")
        print(result2)


if __name__ == '__main__':
    main = Debug()
    main.mainProgram()
"""
The value of result is: 
[ 6  8 10 12]
The value of result1 is: 
[ 6  8 10 12]
The value of result2 is: 
[10 26]
"""

我们可以看到，当我们指定坐标轴为axis=0时，np.add.reduce()函数会将数组沿着y轴加起来，当指定坐标轴axis=1时，np.add.reduce()函数会将数组沿着x轴加起来。对于为什么是这样，可以参考np.repeat()的坐标轴问题。

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