n(5)

In [129]: result = np.subtract.outer(x, y)

In [130]: result.shape
Out[130]: (3, 4, 5)</code></pre>
<p>最后一个方法reduceat用于计算“局部约简”，其实就是一个对数据各切片进行聚合的groupby运算。它接受一组用于指示如何对值进行拆分和聚合的“面元边界”：</p>
<pre><code>In [131]: arr = np.arange(10)

In [132]: np.add.reduceat(arr, [0, 5, 8])
Out[132]: array([10, 18, 17])</code></pre>
<p>最终结果是在arr[0:5]、arr[5:8]以及arr[8:]上执�