使用numpy.sum() 函数可以计算数组元素的总和。 import numpy as np # 创建一个一维数组 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 计算数组元素的总和 sum_a = np.sum(a) print("Sum of array a:", sum_a) # 输出: 15 # 创建一个二维数组 b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ...
Example 1: Sum of All Values in NumPy Array The following code demonstrates how tocalculate the sumof all elements in a NumPy array. For this task, we can apply the sum function of the NumPy library as shown below: As shown by the previous output, the sum of all values in our array...
numpy.sum(a,axis=None,dtype=None,out=None,keepdims=False)[source] Sum of array elements over a given axis. Parameters: a: array_like Elements to sum. axis: None or int or tuple of ints, optional Axis or axes along which a sum is performed. The default (axis=None) is perform a su...
维度加:numpy.sum(a[, axis=None, dtype=None, out=None, …])—— 返回给定轴上的数组元素的总和 Sum of array elements over a given axis. 返回给定轴上的数组元素的总和。 通过不同的 axis,numpy 会沿着不同的方向进行操作:如果不设置,那么对所有的元素操作;如果axis=0,则沿着纵轴进行操作;axis=1,...
a = array([1, 2, 3]) # print(a,'\n') #[1 2 3] # # b = sum(a) # print(b,'\n') #6 # # c = sum(a, axis=0) # print(c,'\n') #6 #以下情况会报错 d = sum(a,axis=1) #numpy.core._internal.AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 1...
numpy.sum(a[, axis=None, dtype=None, out=None, …]) Sum of array elements over a given axis. 通过不同的 axis,numpy 会沿着不同的方向进行操作:如果不设置,那么对所有的元素操作;如果axis=0,则沿着纵轴进行操作;axis=1,则沿着横轴进行操作。但这只是简单的二位数组,如果是多维的呢?可以总结为一句...
>>> np.mean(np.exp(x_gpu)) array(21.19775622) 请注意,这些操作的返回类型仍与初始类型保持一致:>>> arr = cp.random.randn(1, 2, 3, 4).astype(cp.float32) >>> result = np.sum(arr) >>> print(type(result)) <class 'cupy._core.core.ndarray'> ...
import numpy as np arr = np.array([3, 1, 2, 4, 5]) k = 3 sum_of_elements = np....
>>> np.mean(np.exp(x_gpu))array(21.19775622) 请注意这些操作的返回类型仍与初始类型一致: >>> arr = cp.random.randn(1, 2, 3, 4).astype(cp.float32)>>> result = np.sum(arr)>>> print(type(result))<class 'cupy._core.core.ndarray'> ...
1. 创建不同类型的array 直接使用numpy中的array方法就可以创建数组了,如果输入的是一个列表则创建数组,输入多个列表这样数据就有两个维度就会变成矩阵了。除了我们直接手动指明数组内容的创建方式,numpy中还提供一些快速操作,如创建全0数组,全1数组等便捷操作,下面进行具体展开。