Question

根据NumPy的文件，numpy.ufunc.identity是

包含ufunc的标识元素的数据属性（如果是）有一个。如果没有，则属性值为None。

我不明白什么是身份元素。在阅读numpy.ufunc.reduce中的示例后，如下所示

r = op.identity # op = ufunc
for i in range(len(A)):
  r = op(r, A[i])
return r

看起来身份值 i 仅用于初始化过程，以便对于具有两个参数的通用函数 f（x，y）， f （i，y）= y 。通用功能的身份价值是什么？它用于什么？

Answer 1

身份是来自math的术语。操作的标识值基本上是使操作无效的值。例如，附加标识为0，因为a + 0 = a和0 + a = a表示所有a。所以如果你在翻译中这样做：

>>> numpy.add.identity
0

减法（2 - 0 = 0，但0 - 2 = -2）没有这样的数字，因此numpy.subtract.identity为None

Answer 2

尝试该示例代码：

In [34]: A = np.array([1,2,3])
In [35]: op = np.add
In [36]: r = op.identity
In [37]: r
Out[37]: 0
In [38]: for i in range(3):
    ...:     r = op(r, A[i])
    ...:     
In [39]: r
Out[39]: 6

现在有乘法;首先使用与add相同的起点：

In [40]: op = np.multiply
In [41]: r = 0
In [42]: for i in range(3):
    ...:     r = op(r, A[i])
    ...:     
In [43]: r
Out[43]: 0

现在有了多重身份：

In [44]: r = op.identity
In [45]: r
Out[45]: 1
In [46]: for i in range(3):
    ...:     r = op(r, A[i])
    ...:     
In [47]: r
Out[47]: 6

换句话说，identity为op.reduce提供了一个合适的起点。

NumPy中通用功能的身份价值是什么？它用于什么？

2 个答案: