首先来看代码如下: import numpy as npa = np.array([[0, 1],[1, 2],[2, 3],])print(a) # [3,2]print(np.sum(a, axis=0)) # [3 6]print(np.sum(a, axis=1)) # [1 3 5] 针对axis=0进行压缩,而0维有3个元素,现需要将3个元素压缩成1个元素,即[3,6]; 同理,针对axi
numpy.sum(a,axis=None,dtype=None,out=None,keepdims=<no value>,initial=<no value>) 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sh...
numpy库中的sum函数用于计算数组中元素的和。 用法: numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=) 参数说明: a:数组 axis:指定计算的轴向,默认为None,即将所有元素相加。如果指定axis=0,则按列相加;如果指定axis=1,则按行相加。 dtype:指定返回的数据类型,默认为None,即保持原数组的数据类型。
当axis=0的时候,指的就是,最高维三维变化,其他维度不变化的数据会成为一组,因此x[0][0][0]、x[1][0][0];x[0][1][0]、x[1][1][0];x[0][0][1]、x[1][0][1];x[0][1][1]、x[1][1][1]各自成为一组,你把这组内对应元素相加就是x.sum(axis=0)的答案了。 当axis=1的时候,...
首先看sum中axis的含义。 如下图: 在上图的解释中,有这么一句话:因此,在二维数组中,如果axis=0是按列,那么axis就是按行。这句话虽然没有错,但是会非常误导人。 上面对于axis概念的解释是非常好:axis参数实际上指定的是索引,第一个索引axis=0,第二个索引axis=2. 然后结合上图中最左边的公式,其实我们可以这...
axis=0就是对最外面那一层的元素之间作和。 例子戳这里 二.keepdim 可以理解为'keepdims = True'参数是为了保持结果的维度与原始array相同,即keep dimension 保持维度. importnumpyasnp b=np.arange(12) b=b.reshape(2,6)print(b)print('b中的元素之和:',np.sum(b))#即在b的第一个轴上进行加和,相...
但这只是简单的二位数组,如果是多维的呢?可以总结为一句话:设axis=i,则numpy沿着第i个下标变化的放下进行操作。这是非常重要的,理解了这个也就理解了axis的作用:表示数组的维度。那么在函数中引入axis也就是表示,对axis所在的维度的数据进行处理。 下面我们举一个四维的求sum的例子来验证一下: ...
上面代码就是把各个值加相加.默认axis为0.axis在二维以上数组中才能体现出来作用. import numpy as np a = np.array([[1, 5, 5, 2], [9, 6, 2, 8], [3, 7, 9, 1]])print(np.sum(a, axis=0)) 为了描述方便,a就表示这个二维数组,np.sum(a, axis=0)的含义是a[0][j],a[1][j],a...
我们不仅可以聚合矩阵中的所有值,还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合: 转置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时,通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置: 在更高级的实例中,你...