np.sum/min/max का इस्तेमाल
एक array को एक single number में collapse करें, या axis argument इस्तेमाल करके हर row या column collapse करें।
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Syntax
np.sum(arr)
np.min(arr, axis=0)
np.max(arr, axis=1)np.sum/min/max
sum, min, और max default से एक array को एक value में reduce करते हैं। axis=0 के साथ ये columns के नीचे काम करते हैं, और axis=1 rows के आर-पार। argmin और argmax values की बजाय positions return करते हैं।
Note:
keepdims=True reduced axis को length 1 की तरह रखता है, जो बाद में broadcasting में मदद करता है।
उदाहरण: np.sum/min/max
import numpy as np
m = np.array([[3, 1, 4], [1, 5, 9]])
print(m.sum(), m.min(), m.max())
print("column sums:", m.sum(axis=0))
print("row max:", m.max(axis=1))
print("argmax:", m.argmax())
# Output:
# 23 1 9
# column sums: [ 4 6 13]
# row max: [4 9]
# argmax: 5Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- axis 0 और axis 1 mix up करना
- एक बड़े array पर Python का sum इस्तेमाल करना, जो slow है
- यह भूल जाना कि argmax एक index return करता है
चैप्टर सारांश
- Reductions default से एक value return करते हैं
- axis=0 columns के नीचे जाता है
- axis=1 rows के आर-पार जाता है
- argmin और argmax indices return करते हैं
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