# 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...
NumPy 还执行聚合函数。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 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 >>> data.max() 2.0 >>> data.min() 1.0 >>> data.sum() 3.0 ../_images/np_aggregation.png 让我们从这个名为“...
In [15]: def sum_row(x): ''' Given an array `x`, return the sum of its zeroth row. ''' return np.sum(x[0, :]) In [16]: def sum_col(x): ''' Given an array `x`, return the sum of its zeroth column. ''' return np.sum(x[:, 0]) 现在,让我们使用 IPython 的%tim...
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...
sum(b, axis=1) print("Sum of each row in array b:", sum_b_axis_1) # 输出: [ 6 15] 平均值(Mean) 使用numpy.mean() 函数可以计算数组元素的平均值。 # 计算一维数组的平均值 mean_a = np.mean(a) print("Mean of array a:", mean_a) # 输出: 3.0 # 计算二维数组每列的平均值 ...
[ 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]...
>>> b = np.arange(12).reshape(3,4) >>> b array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 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]) >>> >>>...
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。
# sum of each columnarray([12, 15, 18, 21])>>> b.min(axis=1) # min of each rowarray([0, 4, 8])>>> b.cumsum(axis=1) # cumulative sum along each rowarray([[ 0, 1, 3, 6], [ 4, 9, 15, 22],