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) 对于一维数组而言,只有axis=0可以使用(没必要使用) 对于二位数组而言,...
b = np.array([0, 2, 1]) print b.sum() 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(a...
]) b = a.sum(axis=1) c = a.sum(axis=0) print(b) print(c) 输出结果为:[[ 4 8 12] [ 35 70 105]] [[ 6 12 18] [11 22 33] [22 44 66]] 认真观察我们会发现,输出结果b中第一行 4=1+1+2,即a中第一个矩阵第一列相加; 输出结果c中第一行 6=1+5,12=2+10,即a中第一个...
当 axis = 0 我们暗示仅对列求和。例如, 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(...
但是对于二维数组b,代码b.sum(axis=0)指定对数组b对每列求和,b.sum(axis=1)是对每行求和,返回的都是一维数组(维度降了一维)。 而对应矩阵c,c.sum(axis=0)和c.sum(axis=1)也能实现对列和行的求和,但是返回结果仍是二维矩阵。
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。 out:指定一个输出数组,用于存储求和结果。如果指定了out参数,则求和结果将存储在该数组中。 initial:指定一个初始值,用于在求和操作之...
5、axis=0 与 axis=1的含义 6、关于三维数组axis设置1)案例说明x = np.arange(8).reshape(2,2,2) display(x) display(x.sum(axis=0)) display(x.sum(axis=1)) display(x.sum(axis=2)) 结果如下 2)结果分析 ① 数组x的坐标展示 ② 结果分析...
axis是多维数组每个维度的坐标。 同样,把这句话多读几遍,我想你一定有体悟。 还拿3维来说,数字3的坐标是[0, 1, 0],那么第一个数字0的axis是0,第二个数字1的axis是1,第三个数字0的axis是2。 让我们再看看我们是如何得到3这个数字的: 找到3所在的2维矩阵在这个3维立方的索引:0 ...
所以,如果输入数组a的维度是3,shape是(2,3,5),numpy.sum(a, axis=0)返回的数组shape是(3,5),numpy.sum(a, axis=1)返回的数组shape是(2,5),numpy.sum(a, axis=2)返回的数组shape是(2,3)。 回到我刚才的问题,计算一个二维数组每一列的元素和,那么“列”到底对应哪一维度?axis=0还是axis=1?
这里arr.mean(1)表示compute mean acros the columns(计算各列之间的平均值）。arr.sum(0)表示compute...