python--sum函数--sum(axis=1) 平时用的sum应该是默认的axis=0 就是普通的相加,当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加。 例如: 1>>>importnumpy as np3>>>np.sum([[0,1,2],[2,1,3],axis=1)5array([3,6]) 1c = np.array([[0, 2, 1], [3, 5, 6], [0, 1, 1]])2...
print b.sum(axis=0) print b.sum(axis=1) 结果分别是:3, 3, 运行错误:'axis' entry is out of bounds 可知:对一维数组,只有第0轴,没有第1轴 c = np.array([[0, 2, 1], [3, 5, 6], [0, 1, 1]]) print c.sum() print c.sum(axis=0) print c.sum(axis=1) 结果分别是:19, ...
arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) col_sum = np.sum(arr, axis=0) print(col_sum) # 输出结果为:[ 4 12] 在这个例子中,我们创建了一个3x2的二维数组。然后,我们调用np.sum()函数,将axis参数设置为0,表示按列求和。最后,我们将返回的列和存储在变量col_sum中,并打印出了它的...
假如矩阵A是n*n的矩阵 A.sum()是计算矩阵A的每一个元素之和。 A.sum(axis=0)是计算矩阵每一列元素相加之和。 A.Sum(axis=1)是计算矩阵的每一行元素相加之和。 以上这篇对python中矩阵相加函数sum()的使用详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持亿速云。
sum([0,1,2])-- > 3sum([1,2,3],10)#列表计算总和后再加 10 -- > 15 二、numpy中的sum() 没有axis参数表示全部相加;axis=0表示按列相加;axis=1表示按行相加; 二维数组经过sum()运算后,会变成一维数组,即降维; 二维矩阵经过运算后仍然是二维矩阵; ...
row_sums = df.sum(axis=1) print(row_sums) ``` 输出: ``` 0 15 1 18 2 21 3 24 dtype: int64 ``` 示例3:计算整个DataFrame的总和 ```python import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]} df = pd.DataFrame(data...
1. sum():将array中每个元素相加的结果 2. axis对应的是维度的相加。 比如: 1、axis=0时,对饮搞得是第一个维度元素的相加, [[0,1,2,3],[4,5,6,7]]和[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]对应元素相加[[0+4,1+2,2+3,3+4],[4+5,5+6,7+7,7+8]]=[[1,3,5,7],[9,11,14,16]] ...
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 输出结果如下: Name Age Salary 0 John 25 50000 1 Bob 30 60000 2 Alice 35 70000 1. 2. 3. 4. sum函数的使用 sum函数是pandas库中DataFrame对象的一个方法,用于对列进行求和操作。sum函数的常用参数包括axis和skipna。
>>> df.sum(axis=1) 0 5.1 1 5.2 2 26.3 3 14.4 4 36.5 dtype: float64 三、指定skipna参数 该参数控制是否忽略nan值,默认忽略 # 例如在第二列存在nan值,指定False则无法忽略,故B列和为nan >>> df.sum(skipna=False) A 62 B NaN C 16.5 ...
DataFrame.sum(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) axis : {index (0), columns (1)},axis=0代表对列进行求和,axis=1代表对行进行求和。 调用DataFrame的sum方法将会返回一个含有列小计的Series:传入axis=1将会按行进行求和运算: ...