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...
np.sum([[0,1,2],[2,1,3]],axis=1) 结果:array([3,6]) a = np.array([[0,2,1]])printa.sum()printa.sum(axis=0)printa.sum(axis=1) 结果:3, [0, 2, 1], [3] b = np.array([0,2,1])printb.sum()printb.sum(axis=0)printb.sum(axis=1) 结果:3, 3, 第三个报错,因...
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。
NumPy(axis=0 与axis=1)的区分 NumPy(axis=0 与axis=1)的区分 df.mean(axis=1) 当执行下面代码后,删掉的却是一列: df.mean其实是在每一行上取所有列的均值,而不是保留每一列的均值。也许简单的来记就是axis=0代表往跨行(down),而axis=1代表跨列(across),作为方法动作的副词(译者注) 换句话说: ...
python中的sum函数.sum（axis=1）看起来挺简单的样⼦，但是在给sum函数中加⼊参数。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....
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,...
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。 指定初始值 np.sum([1,2,3], initial=10)16 在这里,由于我们设置了初始值 10,所以我们有10+1+2+3=16。
sum和sum_axis是等价的。对于 csr 存储类型的 ndarray,支持沿轴 0 和轴 1 求和。将 keepdims 或 exclude 设置为 True 将导致回退到密集运算符。 例子: data = [[[1,2], [2,3], [1,3]], [[1,4], [4,3], [5,2]], [[7,1], [7,2], [7,3]]] ...
axis=1为横向,axis=0为纵向 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) # print(df.mean(axis=1)) # plt.plot(df.mean(axis=1)) # plt.show() ...