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...
2.1、axis = 0的时候: axis=0,对应n0已经确定下来,即n0取值定为0,1。所以sum每个元素的求和公式是sum = a[0][n1][n2]+a[1][n1][n2]。接下来确定sum的行数和列数,n1的取值是0,1,2,为3个数,代表行数,n2的取值是0,1,2,3,为4个数,代表列数,所以sum为3*4的数组。 如何求sum的各个元素呢,s...
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中第一个矩阵第...
首先可以把c可以看作一个2x2的矩阵,而矩阵的每个元素是一个长度为4的数组(例如[0, 1, 2, 3]),因此c是一个三维array。当参数axis = 0时,求矩阵每一列上元素的和。例如,对第一列上的两个数组[0, 1, 2, 3]和[1, 2, 3, 4]相加,返回一个新的数组[1, 3, 4, 7],后面的列依次类推。因此最...
print a.sum(axis=0)print a.sum(axis=1)结果分别是：3, [0 1 2], [3]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([[...
Perform row wise the reduce add of a matrix of the columns. Because for every row returns a number, the result is a vector of values that represent the magnitude of the reduce add operation for every row. Template params: T: type of the operation; LEN: n
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.sum([[0,1,2],[2,1,3],axis=1) 结果就是:array([3,6]) 下面是自己的实验结果,与上面的说明有些不符: ...
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...
sum1 = tf.reduce_sum(const4, axis=1) axis=2 # shape = (2, 3, 4, 2) sum1 = tf.reduce_sum(const4, axis=2) axis=3 # shape = (2, 3, 4, 2) sum1 = tf.reduce_sum(const4, axis=3) 小结: 1、shape属性中的每个维度分别与axis=0,axis=1、axis=2、axis=3……对应。
您好,许老师! np.sum(n,axis=0)是把行聚掉,只剩列,最后排成一行横的,这个能理解! 但是,np.sum(n,axis=1),对列聚合,相当于求每一行的和。那应该是最后的数据排成一列竖的(4行1列)才对,为什么仍是排成一行横的呢?这个不能理解,望指点! 谢谢解答!