sum(a,axis=0)或者是.sum(axis=1) 就有点不解了 在我实验以后发现 我们平时用的sum应该是默认的axis=0 就是普通的相加 而当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加 例如: import numpy as np np.sum([[0,1,2],[2,1,3],axis=1) 结果就是:array([3,6]) 下面是自己的实验结果,与上面的...
百度试题 结果1 题目下列说法正确的是( )——[多选题] A. ndarray.mean( axis=0 ) 求平均值 B. ndarray.sum( axis= 0) 求和 C. ndarray.max() 最小值 D. ndarray.min() 最大值 相关知识点: 试题来源: 解析 AB 反馈 收藏
。 并用代码表示: a = np.array([ [1,2],[3,4]]) sum0 = np.sum(a, axis=0)#沿着第0个轴,看到的是[1,2],[3,4]两个向量 sum1 = np.sum(a, axis=1)#沿着第1个轴你看到的是[1,3], [2,4]两个向量 print( sum0 )#输出=[4 6] print( sum1 )#输出=[3 7] #向量的加法,是...
结果1 题目df是一个DataFrame,下面用法不正确的是( ) A. df.apply(lambda x:x.sum(), axis=1) B. df.applymap(abs) C. df.rolling(10).apply(lambda x:x.rank()) D. df.applymap(np.log) 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏 ...
百度试题 结果1 题目已知ar1 = np.arange(12).reshape(3,4),ar1.sum(axis = 1)的结果是( )。 A [ 6 22 38] B 66 C [12 15 18 21] D [3 7 11] 相关知识点: 试题来源: 解析 A 暂无解析 反馈 收藏
numpy中的axis与pytorch中的dim表达意思一样 >> a = torch.Tensor([[1,2,3], [4,5,6]]) >> print(a.shape) torch.Size([2, 3]) >> print(torch.sum(a, dim=0))tensor([5., 7., 9.]) >> print(torch.sum(a, dim=1))
import numpy as np print(np.__version__) # 1.26.1 a = np.arange(12).reshape(3, 4) print(a) # [[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11]] print(np.sum(a)) # 66 print(np.sum(a, axis=0)) # [12 15 18 21] print(np.sum(a, axis=1)) # ...
如果axis=1,那么输出shape就是去掉第二个dim,也就是(2,4),计算是 $s[i,k]=sum_j(c[i,j,k])$ 如果axis=2,那么输出shape就是去掉第三个dim,也就是(2,2),计算是 $s[i,j]=sum_k(c[i,j,k])$ 在数据处理里面经常会碰到高维数据,通过二维矩阵去想它的计算方法就很难了,这个时候只要按axis对应...
已知c= np.arange(24).reshape(3,4,2) 那么 c.sum(axis = 0) 所得的结果为()A.array([[12, 16],[44,
百度试题 结果1 题目 The torque of a pair of action force and reaction force to a same axis their sum is definitely zero.正确错误 相关知识点: 试题来源: 解析 正确 反馈 收藏