xarr = np.array([1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5]) yarr = np.array([2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5]) cond = np.array([True, False, True, True, False]) result = np.where(cond, xarr, yarr) result 输出:array([1.1, 2.2, 1.3, 1.4, 2.
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...
在NumPy中,我们可以使用np.sum()函数对多维数组进行求和操作。np.sum()的基本语法如下: np.sum(array,axis=None,dtype=None,out=None,keepdims=False) 1. array: 要求和的数组。 axis: 指定沿哪个轴进行求和(0代表列,1代表行)。 dtype: 可选参数,指定返回数组的数据类型。 out: 可选参数,用于存放结果的数...
import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) # 按行相加,并且保持其二维特性 print(np.sum(a, axis=1, keepdims=True)) # 按行相加,不保持其二维特性 print(np.sum(a, axis=1)) 输出: array([[3], [7]]) array([3, 7]) htl666 htl666 190***2891@qq.com6年前 (2019-08-...
numpy是Python中用于科学计算的一个重要库,它提供了高性能的多维数组对象以及对这些数组进行操作的函数。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)...
sum(a) Traceback (most recent call last): File"<stdin>", line 1,in<module>TypeError: unsupported operand type(s)for+:'int'and'list'np.sum(a)-- > 15np.sum(a, axis=0)-- > array([6, 9]) np.sum(a, axis=1)-- > array([3, 5, 7])...
print(np.sum(my_array)) # Get sum of all array values # 21As shown by the previous output, the sum of all values in our array is 21.Example 2: Sum of Columns in NumPy ArrayIn Example 2, I’ll show how to find the sum of the values in a NumPy array column-wise....
>>> x = np.array([[1, 1], [2, 2]]) >>> x array([[1, 1], [2, 2]]) >>> x.sum(axis=0) # columns (first dimension) array([3, 3]) >>> x[:, 0].sum(), x[:, 1].sum() (3, 3) >>> x.sum(axis=1) # rows (second dimension) array([2, 4]) >>> x[0...
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]])...
导入numpy库:import numpy as np 一、numpy常用函数 1.数组生成函数 np.array(x):将x转化为一个数组 np.array(x,dtype):将x转化为一个类型为type的数组 np.zeros(shape):生成shape维度大小的全0数组 np.zeros_like(a):生成与a各维度大小一致的全0数组 ...