Numpy 添加多个数组

Question

有没有一种方法，以增加在单个操作（而不是总和）多个阵列在一起吗？显然，np.sum并且np.add是不同的操作，但是，我现在正在努力解决的问题是np.add一次只需要两个数组。我可以利用

output = 0
for arr in arr_list:
    output = output + array

或者

output = 0
for arr in arr_list:
    output = np.add(output, array)

是的，这是可行的。但是，如果我可以简单地做一些变体就好了

output = np.add_multiple(arr_list)

这存在吗？

编辑：我最初没有说清楚。我特别要求，它的功能不要求一个阵列被构建阵列，如我的数组相等尺寸的不和要求的广播，例如：

a = np.arange(3).reshape(1,3)
b = np.arange(9).reshape(3,3)

a, b = a[:,:,None,None], b[None,None,:,:]

这些工作：

a + b        # Works
np.add(a, b) # Works

这些没有，并以相同的例外失败：

np.sum([a, b], axis = 0)
np.add.reduce([a, b])

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: could not broadcast input array from shape (3,1,1) into shape (1)

Answer 1

您可以只使用 Python 的sum内置功能：

output = sum(arr_list)

对于许多其他numpy功能，np.<ufunc>.reduce可以按@hpaulj 所示使用。