python add.reduceat()函数
时间: 2024-06-08 20:05:57 浏览: 9
`numpy.add.reduceat()`函数用于在指定的轴上对输入数组的离散子集执行归约操作。它接受两个参数:输入数组(必须为一维数组)和指示子集的索引数组(必须为非降序整数数组)。返回一个数组,其中包含指定子集的归约结果。
下面是一个例子:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
idx = np.array([0, 2, 5])
result = np.add.reduceat(arr, idx)
print(result)
```
输出结果为:
```
[ 3 12 11]
```
在这个例子中,`arr`是输入数组,`idx`是子集索引数组。我们指定了三个子集:`[1, 2]`,`[3, 4, 5]`和`[6]`。`reduceat()`函数返回一个包含这三个子集的归约结果的一维数组:`[3, 12, 11]`。
注意,`reduceat()`函数返回的结果数组的长度与子集索引数组的长度相同。如果需要将结果插入到原始数组中,请使用`np.insert()`函数。
相关问题
对于一个16x16的数组,如何得到一个区域(block-sum)的和(区域大小为4x4)? (提示: np.add.reduceat)
我们可以使用 numpy 库中的 add.reduceat 函数来计算一个区域(block-sum)的和。具体步骤如下:
首先,将原始数组转换为一个 4x4 的二维数组。这可以通过 reshape 函数实现:
```python
arr = np.arange(256).reshape((16, 16))
block_arr = arr.reshape((4, 4, 4, 4))
```
然后,我们可以使用 add.reduceat 函数计算每个区域(block-sum)的和。这个函数需要两个参数:要计算的数组和一个包含计算位置的索引数组。在我们的例子中,我们需要计算行和列的和,因此我们需要两个索引数组:一个用于计算行的和,另一个用于计算列的和。
```python
row_idx = np.arange(0, 16, 4)
col_idx = np.arange(0, 16, 4)
row_sum = np.add.reduceat(block_arr, row_idx, axis=1)
block_sum = np.add.reduceat(row_sum, col_idx, axis=2)
```
注意,我们在第二个参数中使用了 row_idx 和 col_idx 数组。这些数组指定了要计算的位置,即每个区域的开头位置。在我们的例子中,row_idx 包含 [0, 4, 8, 12],意味着我们将计算第 0、1、2、3 行的和,而 col_idx 包含 [0, 4, 8, 12],意味着我们将计算第 0、1、2、3 列的和。
最后,我们得到了一个 4x4 的数组,其中每个元素都是一个区域(block-sum)的和。
python Python pandas.DataFrame.div函数作用
Python pandas.DataFrame.div函数的作用是将数据框中的每个元素除以给定的参数,可以是一个数值、一个数据框或一个Series。例如,可以使用该函数将一个数据框中的每个元素都除以一个常数,或将两个数据框中的对应元素相除得到一个新的数据框。