具有减少功能的自定义 numpy 函数

大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了具有减少功能的自定义 numpy 函数，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

如何解决具有减少功能的自定义 numpy 函数？

开发过程中遇到具有减少功能的自定义 numpy 函数的问题如何解决？下面主要结合日常开发的经验，给出你关于具有减少功能的自定义 numpy 函数的解决方法建议，希望对你解决具有减少功能的自定义 numpy 函数有所启发或帮助；

我正在尝试创建一个函数，该函数可以减少包含 sympy Symbol 对象的数组。元素功能和减少超过 1 轴似乎工作：

from sympy import symarray,Max
import numpy as np

a = symarray('a',(3,3))
f = np.frompyfunc(lambda x,y: Max(x,y),2,1)

f.reduce(a,axis=0)

输出：

array([Max(a_0_0,a_1_0,a_2_0),Max(a_0_1,a_1_1,a_2_1),Max(a_0_2,a_1_2,a_2_2)],dtype=object)

但我不能指定多个轴：

f.reduce(a,axis=(0,1))

输出：

ValueError: reduction operation '<lambda> (vectorized)' is not reorderable,so at most one axis may be specifIEd

当然，我可以做 f.reduce(f.reduce(a,axis=0),axis=0) 之类的事情，但我希望有一种更优雅的方式来做，而 keepdims=True 之类的事情在没有显式重塑的情况下不起作用。

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

大佬总结

以上是大佬教程为你收集整理的具有减少功能的自定义 numpy 函数全部内容，希望文章能够帮你解决具有减少功能的自定义 numpy 函数所遇到的程序开发问题。

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