numpy.prod(a, axis, dtype, keepdims):返回指定轴上的数组元素的乘积。 numpy.sum(a, axis, dtype, keepdims):返回指定轴上的数组元素的总和。 numpy.nanprod(a, axis, dtype, keepdims):返回指定轴上的数组元素的乘积, 将 NaN 视作 1。 numpy.nansum(a, axis, dtype, keepdims):返回指定轴上的数组元...
numpy.nansum(a, axis, dtype, keepdims):返回指定轴上的数组元素的总和, 将 NaN 视作 0。 numpy.cumprod(a, axis, dtype):返回沿给定轴的元素的累积乘积。 numpy.cumsum(a, axis, dtype):返回沿给定轴的元素的累积总和。 numpy.nancumprod(a, axis, dtype):返回沿给定轴的元素的累积乘积, 将 NaN 视作...
numpy.nanprod(a, axis, dtype, keepdims) :返回指定轴上的数组元素的乘积, 将 NaN 视作 1。 numpy.nansum(a, axis, dtype, keepdims) :返回指定轴上的数组元素的总和, 将 NaN 视作 0。 numpy.cumprod(a, axis, dtype) :返回沿给定轴的元素的累积乘积。 numpy.cumsum(a, axis, dtype) :返回沿给定...
numpy.nanprod(a, axis, dtype, keepdims):返回指定轴上的数组元素的乘积, 将 NaN 视作 1。 numpy.nansum(a, axis, dtype, keepdims):返回指定轴上的数组元素的总和, 将 NaN 视作 0。 numpy.cumprod(a, axis, dtype):返回沿给定轴的元素的累积乘积。 numpy.cumsum(a, axis, dtype):返回沿给定轴的元...
dtype :数组的类型。 ones方法 numpy.ones用于快速创建数值全部为1的多维数组 numpy.ones 用于快速创建数值全部为 1 的多维数组。其方法如下: numpy.ones(shape, dtype=None, order='C') 1. 其中: shape :用于指定数组形状,例如(1, 2)或 3。
numpy.sum(a,axis=None,dtype=None,out=None,keepdims=<novalue>,initial=<novalue>) 文档中对sum函数只用了一句话描述:Sum of array elements over a give axis(对指定坐标轴axis上的元素进行求和)。它的返回结果:An array with the same shape as input, with the specified axis removed(返回结果的shape和...
这里以 asmatrix(data,dtype) 方法举例: import numpy as np a = np.arange(4).reshape(2,2) np.asmatrix(a) 2.8 数组连接 concatenate 可以将多个数组沿指定轴连接在一起。其方法为: numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0) 其中:
a:输入的数组 axis:指定沿着哪个轴进行求和,默认为None(对整个数组求和) dtype:指定返回数组的数据类型 out:指定输出结果的数组 keepdims:是否保持输入数组的维度 initial:求和的初始值 where:指定哪些元素参与求和 让我们通过一个简单的例子来了解numpy.sum()的基本用法: ...
numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False):计算a在指定轴上的和 numpy.prod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False):计算a在指定轴上的乘积 numpy.median(a[, axis, out, overwrite_input, keepdims]):计算a在指定轴上的中位数(如果有两个,则取这两个的平均值...
若把PyTorch看做支持GPU和自动微分功能的Numpy,那么PyTorch中的dim和Numpy中的axis是一样的概念。 torch.sum(input,dim,keepdim=False,*,dtype=None)->Tensor numpy.sum(a,axis=None,dtype=None,out=None,keepdims=<no value>,initial=<no value>,where=<no value>) ...