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,有axis=0或...
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...
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...
1) In [6]: a2 = a.reshape(1,3) In [7]: a1 Out[7]: array([[1], [2], [3]]) In [8]: a2 Out[8]: array([[1, 2, 3]]) In [9]: a1.sum(axis=1) Out[9]: array([1, 2,
pythonsum（）函数和.sum（axis=0）函数的使用 pythonsum（）函数和.sum（axis=0）函数的使⽤ 参考：《Machine Learning in Action》第⼆章 ### sum函数：sum()函数是内建函数 help(sum)函数功能：返回⼀个数字序列（⾮字符串）的和，并加上参数'start'的值（默认为0）；如果序列为空，则返回参数...
一、Python自带sum() sum(iterable[, start]):iterable——可迭代对象,如:list、tuple、set等;start——固定相加的参数,默认为0。 示例 sum([0,1,2])-- > 3sum([1,2,3],10)#列表计算总和后再加 10 -- > 15 二、numpy中的sum() 没有axis参数表示全部相加;axis=0表示按列相加;axis=1表示按行相...
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。
直接上例子,简单易懂! import numpy a = numpy.array([ [[1,2,3], [1,2,3], [2,4,6]], [[5,10,15], [10,20,30], [20,40,60]] ]) b = a.sum(axis=1) c = a.sum(axis=0) print(b) print(c) 输出结果为:[[ 4 8 12] ...
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]=∑i(c...
numpy.sum(a,axis=None,dtype=None,out=None,keepdims=<novalue>,initial=<novalue>) 文档中对sum函数只用了一句话描述:Sum of array elements over a give axis(对指定坐标轴axis上的元素进行求和)。它的返回结果:An array with the same shape as input, with the specified axis removed(返回结果的shape和...