array([ 4, 16, 25]) 1. 2. 按位异或 >>> a^2 array([0, 6, 7]) 1. 2. 指数运算 >>> numpy.exp(a) array([ 7.3890561 , 54.59815003, 148.4131591 ]) 1. 2. 真正的矩阵乘法需要用numpy.dot(A,B) >>> a=numpy.array([2,4,5]) >>> b=numpy.array([[1],[1],[1]]) >>> ...
>>> import numpy as np >>> a = np.array([[[1,2,3,2],[1,2,3,1],[2,3,4,1]],[[1,0,2,0],[2,1,2,0],[2,1,1,1]]]) >>> a array([[[1, 2, 3, 2], [1, 2, 3, 1], [2, 3, 4, 1]], [[1, 0, 2, 0], [2, 1, 2, 0], [2, 1, 1, 1]]])...
如图: sum可以指定在那个轴进行求和; 且第0轴是纵向,第一轴是横向;
array([[4,7,10,4], [5,2,5,1]]) 2.3 axis = 2的时候: axis=2,对应n2已经确定下来,即n2取值定为0,1,2, 3。所以sum每个元素的求和公式是sum =a[n0][n1][0]+a[n0][n1][1]+a[n0][n1][2]+a[n0][n1][3]。接下来确定sum的行数和列数,n0的取值是0,1,为2个数,代表行数,n1的取值...
2. 创建一个NumPy数组: # 创建一个一维数组 array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 或者创建一个二维数组 array_2d = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) 3. 计算数组的总和: # 计算一维数组的总和 sum_1d = np.sum(array) ...
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) array0 = np.sum(array) print(array0) 输出结果为 45 对一个二维数组来说,既可以对行求和,也可以对列求和,代码如下: import numpy as np # 定义一个数组 array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])...
使用numpy数组的sum函数可以更方便地对数组进行求和操作。 示例代码: 代码语言:txt 复制 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) sum_result = np.sum(arr[1:4]) print(sum_result) # 输出:9 上述代码中,np.sum(arr[1:4])表示对numpy数组arr的索引1到索引3的元素进行求和,得到...
1 首先加载numpy库。使用numpy的array类生成一个数组a，type(a)表示查看a的数据类型；a[-3:]表示查看数组a的最后3个元素，如图所示 2 用数组的内建方法实现统计计算。a.sum()表示对数组a求和；a.mean()表示对数组a求均值；a.std()表示对数组a求标准差；a.cumsum()表示对数组a累计求和；如图所示 3 在...
Python——numpy 统计函数 numpy统计函数 importnumpyasnpa=np.arange(15).reshape(3,5)aOut[10]:array([[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14]])np.sumOut[11]:<functionnumpy.core.fromnumeric.sum>np.sum(a)Out[12]:105np.mean(a)Out[13]:7.0np.mean(a,axis=0)Out[14]:array...
[编程][笔记] Python中numpy的求和 实干、实践、积累、思考、创新。 Numpy中的Sum函数,可以实现按行、按列相加。 代码: import numpy as np # A=np.zeros((3,4)) A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(A) # 逐个元素求和 print('逐个元素求和')...