python – 除了一个轴之外的所有轴的求和

概述好几次,我已经处理了一个ND数组,比如 foo = np.arange(27).reshape((3,3, 3)) 然后我会有一个维度,我希望保留下一个 *** 作的变量.说下一个 *** 作是意思,在这种情况下 preserveAxis = 1desiredOutcome = foo.mean(axis=0).mean(axis=1) 之前是我想要的结果,因为我首先取平均值超过第0轴,然后超过第2轴(在初始 *** 好几次,我已经处理了一个ND数组,比如

foo = np.arange(27).reshape((3,3,3))

然后我会有一个维度,我希望保留下一个 *** 作的变量.说下一个 *** 作是意思,在这种情况下

preserveAxis = 1desiredOutcome = foo.mean(axis=0).mean(axis=1)

之前是我想要的结果,因为我首先取平均值超过第0轴,然后超过第2轴(在初始 *** 作后成为第1轴).也就是说,我已经在轴0和2上完成了 *** 作,但保留了轴1.

这种类型的程序很麻烦,最重要的是不是通用的.我正在寻找一种保留一个轴的通用方法,但是对所有其他轴求和/均值.我怎么能达到这个最佳状态,最好是在numpy内？

解决方法 这是针对减少 ufuncs的n-dim案例的一般推广 –

def reduce_skipfew(ufunc,foo,preserveAxis=None):    r = np.arange(foo.ndim)       if preserveAxis is not None:        preserveAxis = tuple(np.delete(r,preserveAxis))    return ufunc(foo,axis=preserveAxis)

样品运行 –

In [171]: reduce_skipfew(np.mean,preserveAxis=1)Out[171]: array([10.,13.,16.])In [172]: foo = np.arange(27).reshape((3,3))In [173]: reduce_skipfew(np.mean,preserveAxis=1)Out[173]: array([10.,16.])In [174]: reduce_skipfew(np.sum,preserveAxis=1)Out[174]: array([ 90,117,144])# preserve none i.e. sum allIn [175]: reduce_skipfew(np.sum,preserveAxis=None)Out[175]: 351# preserve more than one axisIn [176]: reduce_skipfew(np.sum,preserveAxis=(0,2)) Out[176]: array([[ 9,12,15],[36,39,42],[63,66,69]])

总结

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