a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) np.sum(a, axis = 0) 这段代码产生输出:array([5, 7, 9]),很好。但如果我这样做: a = np.array([1, 2, 3]) np.sum(a, axis = 0) 我得到结果:6,这是为什么呢?我不应该得到array([1, 2, 3])吗? 正在发生的一切是 numpy 在第一个...
最后,我们打印出了sum的值,即15。np.sum()函数还有一些可选参数,可以用来指定求和的轴向、初始值和dtype等。下面是一些参数的说明: axis:指定沿哪个轴向进行求和操作。默认为None,表示对整个数组进行求和。如果指定了axis参数,则表示沿该轴向对数组进行求和操作。例如,如果axis=0表示按行求和,axis=1表示按列求和。
.sum()函数是模块numpy的一个函数: from numpy import * help(sum) 默认axis为None,表示将所有元素的值相加 对于二维数组 axis=1表示按行相加 , axis=0表示按列相加 import numpy as np np.sum([[0,1,2],[2,3,4]], axis=1) a=np.array([[0,1,2],[2,3,4]]) a.sum(axis=1) 对于一维数...
axis=i,即沿着数组第i个下标的变化方向进行操作。遍历完第i个下标所有的变化,求一次值。 axis=(i,j),即沿着数组第i和第j两个下标的变化方向进行操作。 e.g.,数组a有四个轴分别是x,y,w,z轴,这四个轴也分别叫第0轴、第1轴、第2轴和第3轴。数组a的shape=(5,3,2,4),执行np.sum(a,axis=XX),...
sum(a,axis=0)或者是.sum(axis=1) 就有点不解了 在我实验以后发现 我们平时用的sum应该是默认的axis=0 就是普通的相加 而当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加 例如: import numpy as np np.sum([[0,1,2],[2,1,3],axis=1) 结果就是:array(... 查看原文 Python库之numpy学习 ...
python numpy sum(axis=1|axis=0) 而当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加 例如: import numpy as np np.sum([[0,1,2],[2,1,3],axis=1) 结果就是:array([3...(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 ...
1、结论: rows axis=0:沿着 行(rows) 的方向跨 列 cols axis=1:沿着 列(cols) 的方向跨 行2、引用一个动画视图来说明:3、代码举例:import numpy as np x = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]…
其实不只是numpy的sum函数,包括在keras.backend、pandas等各种科学库中,axis都是一个非常常见的参数,且大部分库的文档都遵从numpy中的axis操作。 先从一维的向量开始 vector=np.array([0,1,2,3])# 实际上是行向量print("vector is",vector,", shape is:",vector.shape)print("[axis=%d] result is"%0,...
np.sum(a, axis=0) array([4,6]) 逐行 np.sum(a, axis=1) array([3,7]) 指定输出数组 a = np.zeros(2) np.sum([[1,2],[3,4]], axis=1, out=a)# row-wise summationa array([3.,7.]) 在这里,我们将结果输出到数组a。
一个不是很简单,但是很好理解的方法是:你的输入矩阵的shape是(2,2,4),那么当axis=0时,就是在第一个dimension上进行求和,最后得到的结果的shape就是去掉第一个dimension后的shape,也就是(2,4)。具体的计算方法则是,对于c[i,j,k],假设输出矩阵为s[j,k],第一个dimension求和那么就是 $$s[j,k]=\sum...