行列のすべての行の平均を計算する：

行列のすべての列の平均を計算する：

次数3の配列を定義する：

2番目の次元についての標準偏差を計算する：

結果の配列は次数2で，2番目の軸は削除された：

入出力配列を可視化する：

次数5の配列を定義する：

次元2と次元4の合計を計算することで配列の次元を削減する：

次元が2×3×4の配列を取る：

第1レベルに沿って頭部 h を適用し，次元3×4の結果を取得する：

第2レベルに沿って頭部 h を適用し，次元2×4の結果を取得する：

第3レベルに沿って頭部 h を適用し，次元2×3の結果を取得する：

レベルが5つの配列を取る：

配列の連続するいくつかのレベルを削減する：

これは，削減されたレベルを明示的にリストすることに等しい：

与えられたレベルの順序は無関係である：

年，四半期，月の3レベルでまとめられた配列を取る：

第3レベル（月）に沿って削減し，2年4四半期の次元の行列を取得する：

第2レベル（四半期）に沿って削減する：

第1レベル（年）に沿って削減する：

異なる可能な3つの方法で2つのレベルを同時に削減する．結果は常にベクトルになる：

すべてのレベルを一度に削減する．結果はスカラーである：

ArrayReduce[f,array,n]は，正の整数 n について，ArrayReduce[f,array,{n}]に等しい：

ArrayReduce[Total,array,n]はTotal[array,{n}]に等しい：

ArrayReduce[Total,array,1;;n]はTotal[array,n]に等しい：

ArrayReduce[f,a,{1,…,k}]は，深さ k の配列 a については f[Flatten[a]]に等しい：

ArrayReduce[f,a,{}]は，深さ k の配列 a についてはMap[f,a,{k}]に等しい：

ArrayReduce[f,a,ν]は，深さ k の配列 a および明確なレベル n_i≤k のリスト ν={n₁,n₂,…,n_s}についてはMap[f,Flatten[a,{{m₁},…,{m_r},ν}],{r}]に等しい．ただし{m₁,...,m_r}=Complement[Range[k],ν]である：

ArrayReduce[f,a,n₁;;n₂]は，深さ k でレベル n₁≤n₂≤k の配列 a についてはArrayReduce[f,a,Range[n₁,n₂]]に等しい：

ArrayReduce[f,a,{{n₁,…,n_s}}]は，配列 a についてはArrayReduce[f,a,{n₁,…,n_s}]に等しい：

TensorContract[a,{{i₁,i₂},{j₁,j₂},…}]は，矩形配列 a についてはArrayReduce[Tr,a,{{i₁,j₁,…},{i₂,j₂,…}}]に等しい：

AggregationLayer[f,levels][array]はArrayReduce[f,array,levels]として表すこともできる：