sum(arr, axis=1) print("Sum of each row:", row_sum) # 输出:[3 7] 求积:np.prod np.prod 函数用于计算数组中所有元素的乘积。同样,你可以对整个数组进行求积,或指定轴进行求积。 示例:整个数组的求积 product = np.prod(arr) print("Total product:", product) # 输出:24 示例:指定轴的求积 #...
# 沿着第一个轴求和(列求和) column_sum = np.sum(arr, axis=0) print("Sum of each column:", column_sum) # 输出:[4 6] # 沿着第二个轴求和(行求和) row_sum = np.sum(arr, axis=1) print("Sum of each row:", row_sum) # 输出:[3 7] 求积:np.prod np.prod 函数用于计算数组中所...
下面我们将重新定义一个脚本, 来看看关于sum(),min(),max()的使用: import numpy as np a=np.random.random((2,4)) print(a) # array([[ 0.94692159, 0.20821798, 0.35339414, 0.2805278 ], # [ 0.04836775, 0.04023552, 0.44091941, 0.21665268]]) 1. 2. 3. 4. 5. 因为是随机生成数字, 所以你的...
除了min、max和sum之外,你还可以轻松地运行mean得到平均值,prod得到乘积的结果,std得到标准差等。 代码语言:javascript 复制 >>> data.max() 2.0 >>> data.min() 1.0 >>> data.sum() 3.0 ../_images/np_aggregation.png 让我们从这个名为“a”的数组开始 代码语言:javascript 复制 >>> a = np.arra...
for row in A: print(row) """ [ 3, 4, 5, 6] [ 7, 8, 9, 10] [11, 12, 13, 14] """ 此时它会逐行进行打印操作。如果想进行逐列打印,就需要稍稍变化一下: for column in A.T: print(column) """ [ 3, 7, 11] [ 4, 8, 12] ...
np.sum(a,axis=1)求和,axis=1是对每一列中找,axis=0是对每一行中找,会针对每一行(列)中分别查找计算 np.min(a)求最小值 np.max(a)求最大值 np.argmin(a)求最小值的索引 np.argmax(a)求最大值的索引 np.mean(a)求平均值 np.median(a)求中位数 ...
[ 8, 9, 10, 11]]) >>> >>> b.sum(axis=0) # sum of each column array([12, 15, 18, 21]) >>> >>> b.min(axis=1) # min of each row array([0, 4, 8]) >>> >>> b.cumsum(axis=1) # cumulative sum along each row array([[ 0, 1, 3, 6], [ 4, 9, 15, 22]...
%timeit npSum() The slowest run took262.56times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result isbeingcached.1000loops,bestof3:128µs per loop 从上面的运行结果可以看出,numpy的向量化运算的效率要远远高于python的循环遍历运算(效率相差好几百倍)。
想要沿着行或列进行聚合通常很常见。默认情况下,每个 NumPy 聚合函数将返回整个数组的聚合结果。要找到数组中元素的和或最小值,运行: >>> a.sum()4.8595784 或者: >>> a.min()0.05093587 你可以指定要计算聚合函数的轴。例如,你可以通过指定axis=0来找到每列中的最小值。